【系统架构设计】AI 原生架构:LLM 时代的系统设计
当 LLM 从离线批处理变成在线运行时组件,超时预算、按 token 计费、非确定性输出与多轮 Agent 编排必须进入架构的一等公民。本文从依赖语义差异出发,衔接弹性与过载保护,讨论网关成本治理、结构化输出与人审闸门、checkpoint 恢复与隐私友好的可观测,并划定与 RAG、向量引擎及训练基础设施的分工边界。
发布来自土法炼钢兴趣小组的知识、笔记、进展和应用。主题包括数据结构和算法、编程语言、网络安全、密码学等。
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当 LLM 从离线批处理变成在线运行时组件,超时预算、按 token 计费、非确定性输出与多轮 Agent 编排必须进入架构的一等公民。本文从依赖语义差异出发,衔接弹性与过载保护,讨论网关成本治理、结构化输出与人审闸门、checkpoint 恢复与隐私友好的可观测,并划定与 RAG、向量引擎及训练基础设施的分工边界。
以 System R、Postgres、Bigtable、Spanner、Snowflake 等关键节点串起 50 年数据库史,勾勒 2026 年 AI-Native、向量检索、HTAP 云原生、新硬件、隐私计算、新范式、方法论七条主线,并给出 25 篇系列文章的完整阅读地图。
面向 2026 年数据库研究前沿的系列索引,覆盖 AI-Native DB、向量与图检索、HTAP、Serverless、CXL、隐私计算与可验证数据系统。