AI 在前端开发中的应用：智能化与效率提升
深入探讨人工智能技术如何赋能前端开发，涵盖AI辅助代码生成、智能UI设计、自动化测试、个性化推荐以及前端性能优化等多个方面，旨在展示AI如何提升前端开发效率、优化用户体验并推动前端智能化发展。
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LangChain与LlamaIndex：检索与工具编排对比
比较两大常用框架在检索链路与工具编排上的抽象与生态，指导项目选型与落地。
LLM输出防护：提示注入、敏感信息与事实核查
通过上下文隔离、输入/输出过滤与引用证据，实现对提示注入与敏感信息泄露的防护，并进行事实核查。
AI评估指标：BLEU/ROUGE/BERTScore与人类评测
对比三类常见文本评估指标的适用性与局限，并与人类评测结合形成稳健的评估框架。
NVIDIA Spectrum‑X 以太网 AI 网络平台解析：Spectrum‑4 与 51.2Tbps
概述 Spectrum‑X 加速以太平台与 Spectrum‑4 交换芯片的关键指标与特性，评估在大规模 AI 集群中的带宽、拥塞控制与生态整合价值。
LLM流式输出：SSE/WebSocket与续写策略
在大语言模型应用中，采用 SSE/WebSocket 提供流式输出与断点续写策略，优化用户体验与鲁棒性。
LangGraph与可控代理：状态图与工具编排
基于状态图将代理的步骤与工具调用明确化，实现可控的执行、回退与错误处理，提升稳定性与可维护性。
GraphRAG知识图谱检索：节点/边建模与查询
以知识图谱增强检索与生成，规范节点/边建模与查询策略，提升多跳与关系回答能力。
