企业级AI架构相比传统微服务有什么核心特征？

核心特征是从“以模型为中心”转向“以数据和业务流为中心”，后端需具备处理模型非确定性结果的能力。

如何解决大模型推理时的显存瓶颈？

采用PagedAttention技术（如vLLM框架）将KV Cache分割成固定块，解决显存碎片化并大幅提高利用率。

包含结合稠密向量与稀疏向量（BM25）的混合检索、查询重写、以及引入知识图谱增强多跳推理能力。

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2026-01-27 17 阅读晴辰天下

核心观点 探讨企业级AI平台架构设计，重点分析大模型推理优化技术与AI原生应用的实践策略。