摘要： 刚接触大模型时，我和很多工程师一样，第一反应是：能力这么强，理所当然应该放到系统最核心的位置。无论是用户输入处理、规则判断，还是关键业务逻辑生成，都希望模型来兜底。但随着模型能力不断提升、调用频率越来越高，我的态度却发生了明显转变——模型越强，我反而越谨慎，甚至刻意避免让它进入核心链路。这并不是对模 阅读全文

摘要： 在工程实践里，我们经常会把问题归咎于外部服务。这次事故也不例外——调用的大模型接口完全正常，返回速度和结果都没问题，但我们的系统却在短时间内陷入了全面不可用。回头看，根本原因其实不是模型，而是我们自己把系统架构设计得太脆弱了。 高并发下的瓶颈暴露 事件发生在业务高峰期，系统需要同时处理大量请求，每条 阅读全文

摘要： 很多关于大模型 API 的文章，读起来都很顺：接口清晰、示例简单、效果稳定。但真正上线后你会发现，它和数据库、缓存、消息队列一样，并不是“调用了就一定有结果”的基础设施。这次事故发生在一次业务流量明显抬升的时间段，我们的系统开始大量并发调用大模型接口，原本只是一次普通的能力接入，最终却演变成了一次完 阅读全文

摘要： 在大模型应用刚兴起的时候，我也一度被“纯前端直连模型 API”这种方案吸引过：不需要后端、不需要部署服务，前端拿到 key 直接请求模型接口，几行代码就能跑起来，Demo 效果立竿见影。但当这种方案真正进入工程讨论，甚至被尝试放进测试环境后，问题很快暴露出来，而且几乎都绕不开“安全”这个核心主题。 阅读全文

摘要： 在很多团队第一次接触大模型时，一个常见的误区是：选一个“当前最强”的模型，然后把所有任务交给它。这样的做法在短期 demo 中可能效果惊艳，但当系统进入真实生产环境，问题很快就显现出来。所谓“最强模型”，并不意味着它能适用于所有业务场景，也不代表系统架构会因此简单。真正的复杂性，往往从你开始认真思考 阅读全文

摘要： 前言：示例代码很美好，真实项目很残酷 这两年大模型 API 越来越好用，官方文档、示例代码也越来越“友好”，复制一段 fetch，在浏览器里就能跑起来一个 AI 对话页面，看起来好像一切都很简单。但真正把这种“纯前端调用大模型”的方案用到项目里，我踩过的坑比示例代码多得多。 尤其是当你开始关心 安全 阅读全文

摘要： 为什么说“三层架构”会成为未来大模型应用的主流？ 最近和不少做 AI 应用的开发者交流一个共同感受：大模型本身在变强，但应用并没有因此变得更容易做。相反，模型越来越多、接口差异越来越大、性能优化越来越细，使得“直接调模型 API”这件事开始变得复杂而不可控。为了让系统更稳定、更好维护，也更便于后期换 阅读全文

摘要： 最近有不少朋友问我：明明模型能力越来越强，推理速度也不算差，为什么自己的大模型应用却越用越卡、越调越慢？如果你做过实际工程落地，大概率体验过那种“前端卡半天、后端 CPU 飙高、用户还在骂慢”的局面。问题往往不在模型本身，而是在工程细节上——那些隐藏得很深、却足以让整个链路变慢的小环节。 下面我总结 阅读全文

摘要： 前言 最近前端圈越来越多人尝试在浏览器里跑 AI：有的想做一个“小而快”的本地工具，有的想做离线智能补全，有的想让页面自带一点 AI 感知能力。可真到落地时才发现：本地推理没你想的快，云端推理没你想的稳，两者怎么结合、怎么取舍、怎么不拖垮前端体验。这段时间我也尝试做了一个小工具，本来只是想让它支持一 阅读全文

摘要： 在日常开发或测试中，我们常常会遇到这样一种情况：明明是同样一段 Prompt，换成另一个大模型后，输出效果却完全不同。有些模型能准确理解业务背景，回答结构清晰；另一些可能会答非所问，甚至输出不符合预期的格式。对于习惯了“代码同输入、同输出”的工程师来说，这种“不可控”会让人很不踏实。但从技术视角来看 阅读全文