大模型联网搜索实战：5 步用 Search API + RAG 混合检索，让 AI 告别知识截止日期
你有过这种体验吗？问大模型「2026年最新发布的显卡有哪些」，它一本正经地编出几个不存在的型号。或者问「今天的天气怎么样」，它直接拒绝回答。
大模型
大模型智能体安全护栏实战：构建可信赖 AI Agent 的 7 道防线
当你的 AI Agent 能操作数据库、调用 API、发送邮件时，你有没有想过——如果它”失控”了怎么办？现实中，AI Agent 误删生产数据库、越权调用付费 API、泄露用户隐私的事件已经屡见不鲜。本文从输入校验到权…
大模型结构化输出实战：用 Instructor + Pydantic 让 LLM 返回 100% 合法的 JSON
还在用正则解析 LLM 返回的 JSON？这篇文章带你彻底告别 json.loads() 报错的日子。
大模型提示词缓存实战：3 行代码让 API 调用成本直降 50%（Anthropic + LangChain 双方案）
你每天调大模型是不是每次都把 system prompt 原封不动发一遍？你知不知道这部分其实是白花花的冤枉钱？今天这篇文章，看完就能省。
2026 年 AI Gateway 实战：用 LiteLLM 把 5 个大模型 API 统一管理，成本直降 40%
你公司是不是同时接了 GPT-4o、Claude Sonnet、DeepSeek-V3、通义千问、文心一言？每次换模型改代码改到崩溃？今天这篇文章帮你一劳永逸。
大模型 Fine-tuning vs RAG：2026 年到底选哪条路？附场景决策矩阵
作者踩坑笔记：我们团队曾为了让大模型”记住”公司内部知识，硬上微调，结果花了两周、烧掉了不少算力，效果还不如一套精心构建的 RAG 体系。本文把这两条路的底层逻辑彻底讲清楚，帮你在项目启动时就选对方向。
AI 模型性能评测实战：用 lm-evaluation-harness 搭建标准化评测流水线
“明明说好了能打 80 分，为什么接上业务就翻车？”——模型排行榜的分数和实际表现差了十万八千里，原因很简单：评测基准不对。本文教你用工业级工具标准化评测大模型，摆脱「体感评测」的魔咒。