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本文主要对kubernetes的控制面组件API Server 的限流机制进行详细介绍,涵盖常见的限流算法:固定窗口、滑动窗口、漏斗算法、令牌桶算法,还详细介绍了API Server的基础限流机制和APF优先级限流机制。希望大家多多 点赞 关注 评论 收藏,作者会更有动力继续编写技术文章

windows下使用bat打开程序,并解决闪退问题

本文梳理了大模型应用开发的三个时代(Prompt时代→编排时代→Agent时代),详解从最简架构(Prompt→LLM→Response)到生产架构(Agent+Memory+Guardrails+Observability)的四级演进,对比大模型应用vs传统后端开发的核心差异(确定性vs概率性、语义驱动vs数据驱动),总结大模型应用"第一性原理"三大支柱(信息注入、能力扩展、质量控制),并给出完

本文系统讲解提示词工程的核心认知和方法论,包括六大设计原则(清晰明确、给出示例、指定角色、分步指导、指定格式、正面描述)、Prompt基本结构、**Prompt消息类型体系**(system/user/assistant/tool四种角色的起源、语义等)、核心提示词技术(Zero-shot/Few-shot/CoT/自我一致性/角色扮演/结构化提示词)、高级模式(提示词链/元提示/方向性刺激提示)

本文阐述从Prompt Engineering到Context Engineering的认知转变——核心工作不是写指令,而是管理LLM看到的全部信息(上下文窗口);详解上下文窗口本质、"Lost in the Middle"现象、上下文预算管理,以及五大核心技术(上下文压缩、排序优化、动态选择、缓存、长上下文处理策略),附上下文管理器设计框架和反模式分析。

本文讲解Agent开发中结构化输出的必要性(工具调用、信息提取、多步规划、分类路由、多Agent通信),对比三种实现方法(Prompt约束→JSON Mode→Structured Outputs/JSON Schema),详解JSON Schema核心语法(description/required/additionalProperties/enum)、Pydantic定义Schema、不同模型的

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本文从"什么是Agent"出发,梳理Agent概念从哲学到AI的演变,然后**深度解析**LLM Agent发展史上每一个关键项目和事件——它为什么出现、做了什么、结果如何、现状怎样。涵盖ReAct、AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT、Function Calling、Devin、SWE-Agent、OpenHands、Manus、Claude Code、Cursor Agent、MC

本文详解RAG技术——解决LLM知识局限(训练数据截止、私有数据未知、专业领域不精)的核心方案,梳理RAG流程(离线索引:文档→分块→嵌入→向量数据库;在线查询:嵌入→向量检索→Top-K→拼接到Prompt→LLM生成),详解关键技术(分块策略、嵌入模型选择、向量数据库选型、混合检索、重排序),提供最简RAG和生产级RAG架构代码,以及常见问题优化。

本文阐述Tool Use的完整概念层级(Tool Use→Function Calling/MCP/Skill等实现方式),详解工具描述规范(name/description/parameters JSON Schema)、工具选择策略(模型自动选择/强制调用/禁用)、工具结果处理(结构化返回→模型理解→下一步决策),对比不同模型工具调用能力差异,以及从Function Calling到MCP协议








