阶段关键策略目标示例知识库构建数据清洗、结构化、定期维护保证知识库的准确性、完整性、一致性、时效性和结构化使用 BeautifulSoup 去除 HTML 标签、使用 Langchain 分割文本检索策略关键词检索、语义检索、混合检索精准定位与用户查询相关的知识使用 TF-IDF 进行关键词检索、使用 OpenAI Embeddings 进行语义检索结果评估相关性评估、置信度评估、冗余信息过滤提高

规则链通过预定义的规则对 AIGC 生成的文本进行校正，解决结构性错误，提高文本质量。规则链是一种基于规则的推理系统，它通过一系列预定义的规则，对文本进行分析和转换。当文本满足规则的条件时，规则的动作将被执行，从而对文本进行修改。规则链可以用于检测和纠正上述的结构性错误。为了提高规则链的准确性和适用性，我们需要使用更复杂的规则，并结合更深入的文本分析技术。解决这些结构性错误，需要一种方法，能够理解

接下来，我们需要定义自动伸缩策略。可以使用 Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 来实现。HPA 可以根据 CPU 利用率、内存使用率等指标自动调整 Pod 的数量。但是， HPA 默认不支持 GPU 指标。所以，我们需要使用 Custom Metrics 或者 External Metrics 来实现基于 GPU 利用率的自动伸缩。metadata

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通过数据、模型、训练和推理等多个层面的优化，我们可以让 AIGC 模型生成更加丰富、有趣、有价值的内容。在当前 AIGC 技术蓬勃发展的背景下，如何让模型生成的内容不仅具备高质量，还能体现出特定的风格，甚至模拟特定的人格，成为了衡量 AIGC 模型实用性和艺术性的关键指标。风格控制是指控制 AIGC 模型生成内容在整体呈现上的特点，例如写作风格（正式、幽默、抒情）、艺术风格（印象派、抽象派、写实）

随着模型规模的爆炸式增长，单机内存已经难以满足存储所有推理过程中产生的 Key-Value Cache（KV Cache）的需求。因此，将 KV Cache 分布式存储，并高效地进行访问，成为了提升推理性能的关键。分布式 KV Cache 将 KV Cache 存储在多台机器上，从而突破了单机内存的限制，并可以提升推理性能和可扩展性。Redis是分布式KV Cache的常用选择，可以通过优化策略，

随着模型规模的爆炸式增长，单机内存已经难以满足存储所有推理过程中产生的 Key-Value Cache（KV Cache）的需求。因此，将 KV Cache 分布式存储，并高效地进行访问，成为了提升推理性能的关键。分布式 KV Cache 将 KV Cache 存储在多台机器上，从而突破了单机内存的限制，并可以提升推理性能和可扩展性。Redis是分布式KV Cache的常用选择，可以通过优化策略，

今天我们来探讨一个非常重要且具有挑战性的课题：AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）的内容审核，并重点分析如何构建双链路来确保输出安全。随着 AIGC 技术的飞速发展，其生成内容的能力也日益强大，但也带来了内容安全方面的巨大风险，例如生成有害、不当、甚至违规的内容。只有建立完善的内容审核机制，才能充分发挥 AIGC 的潜力，同时避免其带来的风险。攻击者可能通过精心构

今天我们来探讨一个非常重要且具有挑战性的课题：AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）的内容审核，并重点分析如何构建双链路来确保输出安全。随着 AIGC 技术的飞速发展，其生成内容的能力也日益强大，但也带来了内容安全方面的巨大风险，例如生成有害、不当、甚至违规的内容。只有建立完善的内容审核机制，才能充分发挥 AIGC 的潜力，同时避免其带来的风险。攻击者可能通过精心构