本文探讨了云原生环境下大语言模型(LLM)推理部署的技术挑战与解决方案。LLM推理具有有状态特性、多元引擎需求、并行计算依赖等独特技术属性，传统架构面临性能瓶颈与运维困境。Kthena作为开源项目，通过四大核心组件重构了LLM推理的编排范式：Router网关实现智能调度，Controller Manager提供全生命周期管理，ModelServing支持灵活部署形态，ModelBooster优化模

知识库与知识图谱在AI系统中的核心差异与应用选择 摘要：本文深入对比了知识库（KB）和知识图谱（KG）在AI系统中的技术特点与应用场景。知识库基于向量检索技术，擅长处理海量非结构化文本，通过语义相似度实现模糊匹配，构建成本低但推理能力较弱；知识图谱采用图结构存储，能精确表达实体关系，具备强大推理能力但构建成本高。典型应用上，知识库适合企业内部文档问答、长文本辅助写作等场景，而知识图谱更适用于复杂关

本文探讨了云原生环境下大语言模型(LLM)推理部署的技术挑战与解决方案。LLM推理具有有状态特性、多元引擎需求、并行计算依赖等独特技术属性，传统架构面临性能瓶颈与运维困境。Kthena作为开源项目，通过四大核心组件重构了LLM推理的编排范式：Router网关实现智能调度，Controller Manager提供全生命周期管理，ModelServing支持灵活部署形态，ModelBooster优化模

摘要： 医疗领域对AI问答系统的精准性和可靠性要求极高，传统检索增强生成（RAG）技术因固定流程难以应对医疗场景的复杂需求，易出现无关检索或幻觉生成。智能体RAG（Agentic RAG）通过引入推理和决策层，动态选择检索源、验证信息并迭代优化答案，结合LangGraph的多步推理编排能力，显著提升医疗问答的准确性。本文以Python、LangGraph、ChromaDB等技术栈为基础，通过医疗问

摘要： 医疗领域对AI问答系统的精准性和可靠性要求极高，传统检索增强生成（RAG）技术因固定流程难以应对医疗场景的复杂需求，易出现无关检索或幻觉生成。智能体RAG（Agentic RAG）通过引入推理和决策层，动态选择检索源、验证信息并迭代优化答案，结合LangGraph的多步推理编排能力，显著提升医疗问答的准确性。本文以Python、LangGraph、ChromaDB等技术栈为基础，通过医疗问

摘要：本文提出基于LangGraph的GraphRAG多智能体系统，突破传统Naive RAG在处理复杂结构化数据时的局限。系统以膳食规划为应用场景，通过知识图谱实现多跳推理，支持饮食限制查询、购物清单生成等复杂任务。构建过程包括利用大语言模型提取实体关系、生成嵌入向量，并通过LangGraph设计包含查询路由、研究计划生成等环节的工作流。该系统架构具有通用性，为需要复杂关系推理的领域提供了可解释

摘要：本文提出基于LangGraph的GraphRAG多智能体系统，突破传统Naive RAG在处理复杂结构化数据时的局限。系统以膳食规划为应用场景，通过知识图谱实现多跳推理，支持饮食限制查询、购物清单生成等复杂任务。构建过程包括利用大语言模型提取实体关系、生成嵌入向量，并通过LangGraph设计包含查询路由、研究计划生成等环节的工作流。该系统架构具有通用性，为需要复杂关系推理的领域提供了可解释

Coze Studio采用分层API架构，基于Hertz框架构建，提供高性能和易用性。API按功能域分组，包括对话、知识、工作流等核心模块，并支持POST/GET方法。系统提供多种认证机制（会话、PAT、OAuth）和标准化错误处理，同时通过中间件管理日志、缓存等横切关注点。API分为内部（/api）和开放（/v1）两个层级，采用RESTful设计，便于开发者集成和使用。文档详细说明了各端点功能、

请见附件！！！ 以下链接是我以前写的一个简单例子，也能给大家提供帮助。http://flychao88.iteye.com/blog/1990520   另外同时也推荐给大家看看Apache chain责任链工具，这个非常好用，效率也较高。基于Spring_Batch的大数据量并行处

摘要：伊利诺伊大学团队提出Router-R1框架，通过强化学习实现多轮LLM智能路由与聚合，解决现有单轮路由方案在多跳问答等复杂任务中的局限性。该框架能动态协调不同规模的LLM分步协作，在7个问答数据集上均优于基线方法，同时显著降低调用成本（最高减少35%）。其创新之处在于：1）多轮决策机制支持渐进式问题分解；2）三阶段奖励系统平衡准确性、格式规范和成本效率；3）仅需模型描述即可实现零样本泛化。实