数据漂移监控：特征稳定性与阈值治理
监控输入与特征的分布漂移，使用稳定性指标与阈值治理触发回归与重训练，保障模型质量。
["AI"
数据漂移监控：特征漂移与概念漂移检测
在生产环境监控输入特征与标签分布的变化，及时发现模型失效风险，并进行阈值与告警治理。
嵌入模型选型：维度、性能与语义覆盖
在检索与语义匹配场景下，合理选择嵌入模型与向量维度，平衡召回质量、延迟与成本。
大模型推理加速：量化、蒸馏与KV Cache
以量化、模型蒸馏与 KV Cache 为核心的推理加速路径，在保证可控事实性的前提下降低延迟与成本。
向量数据库选型：pgvector/Milvus/Weaviate与内存索引治理
对比主流向量存储与索引（HNSW/IVF/Flat），结合内存占用与一致性需求，进行合理选型与治理。
向量数据库选型：Faiss、Milvus与HNSW
对比常见向量检索方案的索引类型与适配场景，结合召回与延迟权衡进行工程选型。
vLLM与TGI：推理服务框架选型
比较两大开源推理服务框架在并发调度与注意力优化上的差异，指导部署与选型。
vLLM与TGI推理框架对比：吞吐与兼容性
比较 vLLM 与 HuggingFace TGI 的架构与接口兼容性，理解批量与并发表现差异以优化部署选型。
RAG评估指标：Faithfulness与Answer Relevance
通过忠实度与答案相关性指标评估 RAG 系统质量，结合上下文覆盖与召回构建可运行的评测体系。
RAG检索增强生成：从零到上线最佳实践
从数据处理到上线与监控，梳理高质量RAG系统的关键路径与可验证技术要点。
