2026年企业级AI架构的核心转变是什么？

核心从以“训练为中心”转向以“推理和编排为中心”，重点建设LLMOps体系。

如何利用PagedAttention技术提升大模型推理性能？

通过将KV Cache切分为非连续的显存块，解决显存碎片化，从而支持更大的Batch Size并提升吞吐量。

利用知识图谱的结构化关系进行多跳推理，有效解决复杂场景下的模型幻觉问题。

技术分享

2026-01-28 24 阅读晴辰天下

核心观点 解析2026年企业级AI平台架构，涵盖LLMOps、高性能推理、RAG及Agent编排，助企业实现高可用AI原生落地。