大模型工程化

大模型工程化实战（十八）：全息地图——十七篇判据拼成一张「拿处境一查，就知道看哪篇、抓哪个决策、抄哪段代码」的检索图上一篇《金融级 AI 落地》我结尾留了一句话：“金融级那一层判据一个不新造，全是前面立过的；可你手里那堆零件，还缺一张总图。”今天来还这笔账——这也是大模型工程化这个专栏的收官篇：不谈新东西，只回答一句“遇到这个，该看哪篇”。

2026 AI Agent 工程化落地实战：从理论狂欢到产业规模化（AutoGen/LangGraph/CrewAI深度对比）标签：#AIAgent #大模型工程化 #AutoGen #LangGraph #CrewAI #人工智能落地

小易老师AI实战

企业生产级RAG知识库搭建实战：解决大模型幻觉与检索失效问题在大模型企业落地场景中，RAG检索增强生成是应用最广泛、落地成本最低的核心方案，广泛用于企业内部文档问答、业务知识库、智能客服、资料检索答疑等场景。但绝大多数企业初期落地的基础RAG架构，仅能实现基础Demo演示，一旦接入真实业务文档、面向用户正式上线，就会暴露各类生产问题。

骑着蜗牛撵大象327

大模型工程化实战（十七）：金融级 AI 落地——决策可追溯/可复现/可追责/不可抵赖这四件事怎么做金融业务里，模型每一次批、拒、调额的背后，都对应着真金白银和一份合规责任。监管一旦追问「这个结论凭什么得出」，答不上来就不再是技术问题，而是业务风险：举证不能、责任不清，最后往往由机构买单。

虎虎(_　_)。゜zｚＺ

LangGraph-State架构深度解构先纠正一个根深蒂固的误区：State 不是普通的全局字典。很多开发者把 LangGraph 的 State 当成一个共享 dict，节点里直接 state["answer"] = "xxx" 原地修改。这看起来能跑，但一旦涉及并行节点、断点恢复、流式输出，立刻全线崩盘。

技术与健康

大模型工程化落地：从模型选择到性能优化的实战指南大模型已成为现代AI应用的核心，但如何从实验室带入实际生产环境，却是充满挑战的系统工程。本文将通过一个文本摘要应用的实例，为您系统梳理大模型工程化落地的核心环节，包括模型选择与准备、模型部署以及性能优化。

我是有底线的