Embeddings维度与量化：召回、延迟与成本权衡
分析向量维度与量化对检索质量与性能的影响，结合索引与硬件资源进行权衡与调优。
人工智能
Intl.Segmenter 分词：国际化排版与搜索高亮
介绍 Intl.Segmenter 的分词能力与粒度选择（字素/单词/行），用于国际化排版、游标移动与搜索高亮，提供示例与工程建议。
Origin-Agent-Cluster：站点隔离与进程安全
---title: Origin-Agent-Cluster：站点隔离与进程安全keywords: - Origin-Agent-Cluster - OAC - 站点隔离 - 进程模型 - 安全强化description: 使用 `Origin-Agent-Cluster: ?1` 将页面置于独立的 agent cluster，增强隔离与安全，减少跨文档共享造成的风险，并...
Cache Storage 实战：版本化与清理策略
总结 Cache/CacheStorage 的核心操作与版本化清理最佳实践，解释与 HTTPS、安全配额与浏览器清理行为的关系，并给出工程示例与参考。
Open Policy Agent-Kyverno策略治理与准入控制实践
---title: Open Policy Agent/Kyverno策略治理与准入控制实践keywords:- OPA- Kyverno- 准入控制- Policy- Rego- 验证- 变更阻断- 策略集成- 审计- 合规description: 使用 OPA/Kyverno 在 Kubernetes 中实施策略治理与准入控制，编写与验证策略、阻断不合规变更，并提供审...
Elasticsearch同义词与分词治理：相关性与变更控制
规范同义词与分词配置，控制相关性与变更风险，提升搜索质量与可维护性。
AI 安全与评估体系（2025）
# AI 安全与评估体系（2025）AI 系统的安全与质量需要制度化治理。本文从指标、攻防与审计三个方面展开。## 一、评估指标- 准确性与一致性：针对任务定义标注集与评分标准。- 幻觉控制：回答需可追溯来源；无法回答时明确退路。- 鲁棒性：对对抗样本与异常输入进行压力评估。## 二、数据泄露与防护- 最小权限：隔离敏感数据，严格访问控制与审计。- 输出检测：对潜在泄露与敏感
LLM 输出去敏与审计流水（PII Redaction、审计与验证）
---title: LLM 输出去敏与审计流水（PII Redaction、审计与验证）date: 2025-11-26keywords: - PII Redaction - 审计流水 - Masking - 合规 - 日志description: 为LLM输出进行PII去敏与审计记录，通过规则与模型识别敏感信息并替换，保留审计流水与证据链，提供实现与验证方法。cat...
Open Policy Agent/Kyverno策略治理与准入控制实践
使用 OPA/Kyverno 在 Kubernetes 中实施策略治理与准入控制，编写与验证策略、阻断不合规变更，并提供审计与集成方法。
LLM 推理缓存与去重策略（Prompt Cache、Fingerprint 与验证）
通过Prompt缓存与请求指纹实现去重与命中，结合结果分片与Speculative策略降低延迟与成本，提供实现与验证方法。
LLM 响应结构化与 Guardrails（JSON 模式、Schema 验证与安全）
将LLM输出结构化为JSON并通过Schema验证与安全过滤，结合PII检测与字段白名单，提供实现与验证方法以增强可靠性与合规。
LLM 推理优化（Batching、Cache、Speculative Decoding 与验证）
总结大模型推理的性能优化方法，包括批处理、缓存与推测解码，并提供可验证的压测与观测路径。
LLM 函数调用与工具编排实践（2025）
# LLM 函数调用与工具编排实践（2025）函数调用与工具编排让模型与系统协作，提升可控性与可复现性。## 一、接口与模式- JSON Schema：定义函数参数与返回，校验输入输出。- 安全边界：限制可调用能力与资源，遵循最小权限。## 二、计划与执行- 计划执行：将多步任务拆分为计划与步骤，控制顺序与依赖。- 观察与回路：记录每次调用的观察与结果，便于回溯与调试。##
