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实战派大模型工具箱

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专注于大模型应用的工程化与业务落地。持续实践AI应用的成本与稳定性、模型选型与效果评估,重点关注效果、成本、稳定性和可维护性,分享经过验证的方案与真实复盘。

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⌖ 江西 · 南昌 ▣ 加入时间:2026-05-11

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Milvus 2.4 与 Qdrant 1.9 实测对比:千万级向量检索该选谁

在图文去重业务中,我用 1000 万条 768 维向量,在同一台 16C64G 机器上分别部署 Milvus 2.4.1 和 Qdrant 1.9.2,实测 HNSW 索引下的查询延迟、QPS、内存占用和落盘体积。结果 Qdrant 单机内存比 Milvus 低 42%,P99 延迟低 18ms,但 Milvus 的分布式扩展和过滤能力更成熟。本文给出完整部署脚本、压测代码和选型结论。

我用3轮实验把Prompt从78%优化到96%:提示词工程Token消耗与输出质量对比

同一份商品评论情感分类任务,我写了3版Prompt做对比实验:零样本基线、角色扮演版、Few-shot+格式约束版。在gpt-4o-mini(2024-07-18)上跑200条测试集,准确率从78.5%提升到96.0%,但Token消耗从平均142涨到487,成本翻了3.4倍。本文完整记录了每版Prompt的设计思路、可运行代码、踩坑过程和真实数据,帮你判断什么场景值得为Prompt多花钱。

Docker Compose编排实录:用healthcheck与depends_on终结服务启动竞态

生产环境迁移Spring Boot + Redis + MySQL + Nginx四服务时,因启动顺序失控导致连崩3次,每次恢复耗时20分钟。本文记录如何用Docker Compose 2.24.2的depends_on条件表达式、自定义healthcheck和双网络桥接,将服务就绪时间从4分15秒压缩到58秒,并解决容器重启后IP漂移导致的连接池雪崩问题。含完整可复制配置和压测数据对比。