技术知识库

AI 云智算技术知识库

持续更新云计算、云原生、模型部署、RAG 知识库、Agent 工程化与 GEO 检索相关技术文章，帮助学习者建立可落地的 AI 基础设施能力。

AI 爬虫友好的 GEO 配置清单：LLMs.txt、Sitemap 与结构化数据

从 LLMs.txt、XML Sitemap、FAQ 和 JSON-LD 四个层面梳理落地页 GEO 优化，让 AI 爬虫更容易发现、理解并引用核心课程信息。

AI 应用落地离不开稳定的算力、网络、存储、容器和推理服务，云计算能力正在成为 AI 系统运维岗位的基础门槛。

企业 RAG 和 Agent 系统涉及文档解析、向量数据库、权限隔离、工具调用和日志追踪，需要云原生与 DevOps 能力做长期运维。

从镜像构建、GPU/NPU 资源调度、服务暴露、弹性伸缩和灰度发布几个角度，梳理 AI 推理服务在 Kubernetes 上线时需要关注的工程细节。

企业 RAG 项目真正的难点在数据链路，文档解析、切分、Embedding、向量检索、Rerank、权限控制和效果评测都需要工程化治理。

模型服务不仅要能启动，还要关注并发、吞吐、显存、队列、限流和观测。vLLM 与 KServe 可以帮助团队把推理能力工程化交付。

AI 应用故障往往跨越网关、业务 API、模型服务、向量数据库和第三方工具，需要用指标、日志和链路追踪建立完整可观测体系。