人工智能

本文详细构建了一套面向千万级文档的生产级 RAG 流水线，通过混合检索（稠密+BM25）、引用约束生成、原子声明验证和校准弃权四层防线，在不可回答问题上实现了低至 2% 的幻觉率，同时索引在千万级向量规模下保持 18 ms 的 p95 延迟。核心思路不是让模型从不犯错，而是让它只说能证明的话。

在 AI 驱动搜索的时代，仅靠传统 SEO 已经不够了。本文介绍预渲染、JSON-LD 结构化数据和 `llms.txt` 三个关键技巧，帮助 Web 应用在搜索引擎 和 AI 工具中都能被更好的发现和推荐。

GitHub 排名第一的 12 条核心模式，教你如何从靠提示词"随缘编程"升级为用配置、钩子、子智能体和自动化工作流驱动的智能体工程。不需要新工具，只需要用好 Claude Code 自带的那些被大多数人所忽略的能力。

从 Prompt 缓存、语义缓存、缩短 Token，到模型路由、蒸馏、量化与观测层，这篇文章系统解释了为什么 LLM 会烧钱，以及如何用 8 个工程化手段把 API 成本显著降下来。

本文介绍了生产级 AI Agent 构建指南，利用 Skills 提供领域知识、MCP 提供安全集成、CLI 提供高效执行。