2025-03-04发表2025-03-04更新LLM / RAG / 原理 / 对比分析 / 食用文档1 小时读完 (大约11900个字)

基于 vLLM 部署 LSTM 时序预测模型的“下饭”🍚（智能告警预测与根因分析部署）指南

Alright，各位看官老爷们，准备好迎接史上最爆笑、最通俗易懂的 “基于 vLLM 部署 LSTM 时序预测模型的智能告警预测与根因分析部署指南” 吗？保证让你笑出猪叫，看完直接变身技术大咖！🚀😂

咱们今天的主题，就像是要打造一个“智能运维小管家”！ 这个小管家，不仅能提前预知你家服务器啥时候要“闹脾气”（告警预测），还能像福尔摩斯一样，帮你揪出“罪魁祸首”（根因分析）。而我们手里的“秘密武器”，就是 LSTM 模型 和 vLLM 这两位大神！

2025-03-04发表2025-03-04更新LLM / RAG / 原理 / 对比分析 / 食用文档2 小时读完 (大约14283个字)

基于日志、错误告警、服务器状态等场景化的 “根因” 分析的进化

序言

以前。。。很久以前（有多久。。。）。。。就3年前而已。。。（嘘声一片。。。）

以前基于日志、错误告警、服务器状态等场景化的 “根因”分析的方案是长这样的：

以前的“根因”分析是长什么样子的？

方案一：基于 ELK Stack 的轻量级根因分析方案

1. 方案概述:

本方案采用 Elasticsearch + Logstash + Kibana (ELK Stack) 这一经典组合，构建一个轻量级的根因分析系统。Logstash 负责收集、解析和转换来自不同来源的日志、告警和服务器状态数据。Elasticsearch 负责存储和索引这些数据，提供快速的全文搜索和聚合分析能力。Kibana 提供数据可视化和仪表盘功能，帮助用户快速发现异常和定位根因。

2025-02-28发表2025-02-28更新LLM / 原理 / 对比分析 / Bert1 小时读完 (大约10107个字)

Bert模型的本质

BERT 模型属于 Transformer 模型 的一种，更具体地说，它是一种 基于 Transformer 的预训练语言表示模型。要理解它与通用大语言模型的区别，我们需要先了解 BERT 的设计初衷和特点。

1. BERT 模型类型:

Transformer 模型: BERT 的核心架构是 Transformer，这是一种在自然语言处理领域非常成功的神经网络结构。Transformer 模型特别擅长处理序列数据，并能有效地捕捉文本中的长距离依赖关系。

2025-02-28发表2025-02-28更新LLM / RAG / 原理 / 对比分析 / 食用文档1 小时读完 (大约8751个字)

基于 Elasticsearch 和 Milvus 的 RAG 运维知识库的实现方法以及落地步骤

最近在整理一些业务场景的架构设计和部署落地实现指南
先放一个【基于 Elasticsearch 和 Milvus 的 RAG 运维知识库的实现方法以及落地步骤】，其中包含了详尽的技术实现细节、可运行的示例代码、原理分析、优缺点分析和应用场景分析。

架构描述： 基于RAG的运维知识库 (ElasticSearch + Milvus)

2025-02-25发表2025-02-28更新LLM / 原理 / 对比分析 / 提示工程1 小时读完 (大约7287个字)

复杂提示工程：Chain-of-Thought vs Tree-of-Thought 范式对比

引言

近年来，大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理领域取得了显著的进展，展现出强大的文本生成和理解能力。然而，在面对需要多步推理的复杂任务时，LLM 往往表现不佳。为了解决这个问题，研究人员提出了提示工程技术，旨在通过设计和优化提示来引导 LLM 生成更准确、更符合预期结果的输出。提示工程在提高 LLM 性能方面发挥着至关重要的作用，它可以帮助 LLM 更好地理解任务要求、克服推理缺陷，并生成更具逻辑性和连贯性的文本。

在众多提示工程技术中，Chain-of-Thought (CoT) 和 Tree-of-Thought (ToT) 是两种备受关注的范式。它们模拟了人类解决问题的认知过程，通过将复杂任务分解成一系列中间步骤来引导 LLM 进行推理。CoT 采用线性推理的方式，而 ToT 则允许 LLM 探索多个推理路径，类似于决策树。

本文将深入探讨 CoT 和 ToT 的定义、原理、优缺点、应用场景以及未来发展趋势，并对两者进行对比分析，帮助读者更好地理解和应用这些技术。