摘要：大型语言模型（LLMs）在生产环境面临高并发和高吞吐量挑战。本文探讨了量化计算资源需求的方法，包括显存估算（模型参数+KVCache）和吞吐量预测（TTFT/TPOT）。重点介绍了三大优化策略：动态批处理消除计算浪费，PagedAttention管理KVCache提升并发能力，以及量化技术减少显存占用。这些工程实践能显著提升GPU利用率，帮助构建高效的LLM推理服务。通过精确容量规划和系统优

摘要：大型语言模型（LLMs）在生产环境面临高并发和高吞吐量挑战。本文探讨了量化计算资源需求的方法，包括显存估算（模型参数+KVCache）和吞吐量预测（TTFT/TPOT）。重点介绍了三大优化策略：动态批处理消除计算浪费，PagedAttention管理KVCache提升并发能力，以及量化技术减少显存占用。这些工程实践能显著提升GPU利用率，帮助构建高效的LLM推理服务。通过精确容量规划和系统优

摘要： 大型语言模型（LLM）的智能应用构建依赖于三大核心技术：Prompt（提示）作为基础交互接口，指导模型生成特定输出；MCP（元认知提示）通过自我反思和任务分解，提升LLM的推理与修正能力；Agent（智能体）整合LLM、记忆模块和工具，实现自主规划与任务执行。三者形成递进关系：Prompt是初始指令，MCP优化Agent的决策逻辑，Agent最终落地为可执行的智能系统。这一协作体系推动LL

摘要： 大型语言模型（LLM）的智能应用构建依赖于三大核心技术：Prompt（提示）作为基础交互接口，指导模型生成特定输出；MCP（元认知提示）通过自我反思和任务分解，提升LLM的推理与修正能力；Agent（智能体）整合LLM、记忆模块和工具，实现自主规划与任务执行。三者形成递进关系：Prompt是初始指令，MCP优化Agent的决策逻辑，Agent最终落地为可执行的智能系统。这一协作体系推动LL

关系型数据库（RDB）与非关系型数据库（NoSQL）是现代数据存储的两大核心选择。RDB以严格的表结构和ACID事务为特点，适合金融系统等高一致性场景；NoSQL则提供灵活的数据模型和水平扩展能力，适用于高并发、大数据和AI应用。典型RDB包括MySQL、PostgreSQL，而NoSQL涵盖MongoDB、Redis等多种类型。实际应用中常采用多模型持久化策略，根据业务需求组合使用不同数据库。理

现代检索架构三剑客：Milvus、Elasticsearch与MongoDB的分工协作 在构建智能检索系统时，三种专业数据库各司其职： Milvus专攻向量检索，通过ANN算法实现高维向量的相似性搜索，适用于AI语义召回； Elasticsearch擅长全文检索，基于倒排索引支持关键词匹配和复杂过滤； MongoDB作为文档存储，负责原始数据的持久化管理。 三者协同可构建强大混合检索系统：Milv

摘要：本文深入解析了控制大模型创造力的两大参数——temperature和top-p。temperature通过调节概率分布的"温度"影响文本随机性：低温(0.1-0.3)生成确定性内容，中温(0.5-0.7)平衡创意与逻辑，高温(0.8-1.0)增强多样性但可能降低质量。top-p则采用核采样技术，动态选择核心概率词集进行采样。文章建议根据应用场景选择参数：创作型写作宜用高温

摘要：本文深入解析了控制大模型创造力的两大参数——temperature和top-p。temperature通过调节概率分布的"温度"影响文本随机性：低温(0.1-0.3)生成确定性内容，中温(0.5-0.7)平衡创意与逻辑，高温(0.8-1.0)增强多样性但可能降低质量。top-p则采用核采样技术，动态选择核心概率词集进行采样。文章建议根据应用场景选择参数：创作型写作宜用高温

摘要： KVCache（Key-Value Cache）是大语言模型（LLM）推理加速的关键技术，通过缓存历史token的Key和Value向量，避免重复计算自注意力，显著降低计算复杂度（从O(L²)到O(L)）。其核心原理是在自回归生成时复用缓存的K/V向量，仅计算当前token的新向量。虽然KVCache大幅提升推理速度，但会占用显存（与模型层数、头数、序列长度成正比）。优化方案包括多查询注意

摘要： KVCache（Key-Value Cache）是大语言模型（LLM）推理加速的关键技术，通过缓存历史token的Key和Value向量，避免重复计算自注意力，显著降低计算复杂度（从O(L²)到O(L)）。其核心原理是在自回归生成时复用缓存的K/V向量，仅计算当前token的新向量。虽然KVCache大幅提升推理速度，但会占用显存（与模型层数、头数、序列长度成正比）。优化方案包括多查询注意