随着参数调整、数据变化、算法优化和业务规则更新，同一个模型会不断产生新的版本。如果仍然主要依赖文件名、目录或人工记录进行管理，随着版本数量增加，容易出现版本关系...

RAG 评测指标按照「检索层-生成层-端到端层-工程层-专项安全层」五层架构拆解，覆盖从底层组件能力到最终业务价值的全链路；按评测方式可分为客观量化指标、LLM...

【填写说明：明确本次评测核心目标，例如验证新版本工具调用优化效果、评估端到端任务达标率、对比两个模型版本的能力差异、排查线上失败案例根因】

本方法为企业级可落地的全流程幻觉测试体系，融合学术界权威基准与工业界工程实践，覆盖从口径定义、用例设计、自动化执行、量化打分到归因优化的完整闭环。

首先明确：RAG领域没有官方统一命名的“命中率”术语，行业通常所说的「命中率」默认指检索命中率（Hit Rate），是信息检索领域的经典指标。

本方案基于 LangSmith 原生 Trace 数据结构，遵循分层解耦、全链路可追溯、指标可量化的原则，将 RAG 评测拆解为检索层、生成层、端到端层三个层级...

通过故意破坏输入条件，验证AI生成用例的抗干扰能力，避免“输入稍微变就生成废用例”。

Agent 评测不能只看“最终回答对不对”，而要同时评估：是否正确理解任务、规划是否合理、工具是否正确调用、环境状态是否真正改变、失败时是否恢复、安全边界是否守...

LLM RAG Agent 三类场景的评估工具对比，按“工具→定位→核心能力→适用场景”结构化呈现。

HAR（HTTP Archive），是W3C事实标准的HTTP会话存档文件，本质是JSON格式，完整记录一次会话下全部HTTP/HTTPS请求与响应全量数据。

在深入拆解 Medusa 技术之前，我们先铺垫一个业界主流的大模型提速方案"投机解码"。相信看过前文的朋友都清楚，投机解码核心是Draft-Target 双模型...

做本地大模型部署调试这段时间，直观感受真的是一山更比一山高。最开始落地医疗场景AI项目，我一直用的是ChatGLM3-6B，日常的语义对话、简单信息解读都很流畅...

在这一过程中，模型训练完成只是应用链路的起点，如何实现模型服务化部署、计算任务管理、运行状态监控以及结果分析，成为算法工程化落地过程中需要重点解决的问题。

本地私有化部署ChatGLM系列模型是比较普遍的落地场景，实际过程中也必定会碰到一个硬性资源瓶颈：一张24G的 RTX4090 显卡，原生框架只能串行加载Cha...

一份 SKILL.md，配上脚本、工具声明和领域知识，就能让 Agent 获得一项相对完整的能力：代码审查、依赖升级、数据分析、发布计划、故障排查、测试执行……