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Azure AI Foundry 全栈可观测性:Metrics / Traces / Logs / SLO / 成本归因

本文系统探讨Azure AI Foundry可观测性体系的五大支柱:链路追踪(Traces)、指标监控(Metrics)、日志分析(Logs)、质量评估(Evaluation)和成本归因(Cost Attribution)。通过OpenTelemetry标准化追踪、Azure Monitor监控指标、Log Analytics分析日志、AI Evaluation SDK量化质量,以及Token用量

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Azure AI Foundry 安全架构:RAI / RBAC / 网络隔离 / 数据治理

摘要 本文深入探讨Azure AI Foundry的企业级安全架构,从威胁面分析到防御体系构建。AI Agent在获得工具调用、数据库访问等能力后,其安全风险显著高于传统应用,可能面临提示注入、权限滥用等新型威胁。文章系统性地介绍了微软的防御框架: 纵深防御体系:涵盖责任AI框架、内容安全过滤、身份访问控制、网络隔离等7层防护 核心安全组件:包括Prompt Shields防护提示注入、Entra

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#安全架构
Azure AI Foundry 全栈可观测性:Metrics / Traces / Logs / SLO / 成本归因

本文系统探讨Azure AI Foundry可观测性体系的五大支柱:链路追踪(Traces)、指标监控(Metrics)、日志分析(Logs)、质量评估(Evaluation)和成本归因(Cost Attribution)。通过OpenTelemetry标准化追踪、Azure Monitor监控指标、Log Analytics分析日志、AI Evaluation SDK量化质量,以及Token用量

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Azure AI Foundry 安全架构:RAI / RBAC / 网络隔离 / 数据治理

摘要 本文深入探讨Azure AI Foundry的企业级安全架构,从威胁面分析到防御体系构建。AI Agent在获得工具调用、数据库访问等能力后,其安全风险显著高于传统应用,可能面临提示注入、权限滥用等新型威胁。文章系统性地介绍了微软的防御框架: 纵深防御体系:涵盖责任AI框架、内容安全过滤、身份访问控制、网络隔离等7层防护 核心安全组件:包括Prompt Shields防护提示注入、Entra

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#安全架构
时隔3年 | 微软 | Windows Server 2025 重磅发布

Windows Server 2022 正式发布日期是2021年8月9日。时隔三年的2024年1月26日,微软发布了Windows Server Insider Preview 26040,这是首个针对参与其Windows Insider计划的Windows Server 2025版本。Windows Server 2025 为所有人提供的热补丁下一代活动目录和 SMB使命关键的数据与存储Hype

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#microsoft#windows
企业级 AI 治理与 FinOps——成本分摊、EU AI Act 合规、AI Platform Engineering

摘要(149字) 企业级AI治理面临三大核心挑战:成本失控(GPT-5部署案例中账单激增580%)、合规风险(EU AI Act检查导致业务停摆)和治理碎片化。本文提出四层治理框架,覆盖从基础设施到业务合规的全栈方案,重点包含: FinOps体系:Token成本归因、PTU优化决策、自动化预算管控 合规工程化:EU AI Act/NIST RMF合规检查清单与Purview审计方案 平台工程:内部

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Azure AI Foundry 全栈可观测性:Metrics / Traces / Logs / SLO / 成本归因

本文系统探讨Azure AI Foundry可观测性体系的五大支柱:链路追踪(Traces)、指标监控(Metrics)、日志分析(Logs)、质量评估(Evaluation)和成本归因(Cost Attribution)。通过OpenTelemetry标准化追踪、Azure Monitor监控指标、Log Analytics分析日志、AI Evaluation SDK量化质量,以及Token用量

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AI Agents 开发实战:从单体 Agent 到多 Agent 协作系统

摘要 本文是《Azure AI全栈实践》系列第4篇,重点探讨AI Agent系统的演进与实践。从单一LLM调用到多Agent协作的复杂系统,文章系统介绍了Microsoft Agent Framework(MAF)的核心架构、Foundry Agent Service的生产级能力,以及五大多Agent编排模式。内容涵盖Agent-to-Agent(A2A)协议实战、持久化记忆实现、企业级工作流设计

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#人工智能
Azure AI Search + RAG 架构实战 —— 企业知识库智能问答系统

本文深入探讨如何构建生产级的企业知识库RAG系统,基于Azure AI Search从原理到实践全面解析。文章首先指出演示级RAG与生产级RAG的关键差距,后者包含查询预处理、混合检索、重排序和生成等完整流程。核心内容涵盖文档切块策略(固定大小/语义边界/层次化)、向量索引设计、混合检索(BM25+向量+RRF融合)、Cohere Rerank 4精排、Foundry IQ智能检索等关键技术环节,

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Azure OpenAI Service 深度实践:GPT-5.2 企业级部署与优化

本文深入探讨Azure OpenAI Service的企业级实践,聚焦GPT-5.2模型的应用全流程。内容涵盖模型选型、部署架构设计、Prompt工程、Function Calling、多模态集成、微调策略等核心环节,并提供生产环境弹性容错与成本优化方案。通过对比不同模型特性与部署类型,帮助企业根据业务需求选择最优技术方案,实现从开发到规模化运营的AI全栈落地。

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