Milvus 是一个高性能的开源向量数据库 ，广泛应用于RAG系统向量检索。安装 Milvus 的方法有多种，包括和。本文主要讲基于docker的安装方法。

当用户发送一个问题到部署好的 vLLM 服务（如 Qwen3.5-27B）时，模型内部经历了一个从输入到输出的完整推理流程。

KV Cache 优化是 LLM 推理部署中最具性价比的优化手段。KV Cache 量化（INT8）：显存减半，精度损失 <0.1%，vLLM 一行参数搞定前缀缓存（RadixAttention）：多请求共享前缀，RAG 场景加速 3-5x分块预填充（Chunked Prefill）：防止长请求阻塞短请求，P95 延迟降低 60%+在 A100 80GB × 4 卡的实测中，综合使用这三项优化后，

Claude Code 是 Anthropic 公司推出的命令行工具，让开发者能够通过终端与 Claude AI 模型进行交互。本文将为您提供在 Windows 系统上快速安装和配置 Claude Code 的完整指南，帮助您快速上手这个强大的 AI 开发工具。

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这种追踪机制对于微服务架构尤其重要，可以帮助开发者理解复杂的请求流程。是追踪系统中的基本单位，代表一个操作或工作单元。

vLLM 是一个高性能的大型语言模型推理和服务库，具有以下特点：它支持多种模型（如 Llama、Mixtral 等）和硬件（如 NVIDIA GPU、AMD GPU 等），能够显著降低推理成本并提高资源利用率。Vllm一般适用于在linux上部署大模型，本文以ubuntu 24.02.2 系统、内存32G、显卡Nvidia、显存12G上部署为例讲解。A、硬件配制要求：CUDA 12.2。B、pyt

准确率是在模型预测为“相关”的结果中，实际为“相关”的比例。通俗的说，就是“找出的结果，有多少是对的”。举例：在问答系统中，如果模型从数据库召回了10个可能的答案，但只有三个是正确的，那么正确率就是30%。举例：在问答系统中，如果数据库中总共有5个正确答案，而模型只找出了3个，那么召回率就是60%。False Negatives(FN)：模型没有检索出的相关结果（漏检）。True Positive