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崔皓

51CTO社區(qū)編輯，資深架構(gòu)師，擁有18年的軟件開發(fā)和架構(gòu)經(jīng)驗，10年分布式架構(gòu)經(jīng)驗。曾任惠普技術(shù)專家。樂于分享，撰寫了很多熱門技術(shù)文章，閱讀量超過60萬?！斗植际郊軜?gòu)原理與實踐》作者。

擅長領(lǐng)域

開發(fā)項目管理開發(fā)工具架構(gòu)中臺

文章

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RAS 革命：從 RAG 到結(jié)構(gòu)化知識增強，破解 LLM 短板的新范式原創(chuàng) 精選

檢索增強結(jié)構(gòu)化（RAS）技術(shù)整合知識結(jié)構(gòu)化技術(shù)（如分類法和知識圖譜），將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識，提升推理和驗證能力。

2025-10-31 11:26:48

數(shù)據(jù)庫慢查詢破局指南：從日志采集到智能診斷的全流程自動化方案原創(chuàng) 精選

在數(shù)據(jù)庫運維場景中，“慢查詢報警” 往往是最讓工程師頭疼的問題之一 —— 就像我的運維學(xué)員所遭遇的：頻繁接到告警通知，卻始終難以快速定位問題根源是系統(tǒng)資源瓶頸、數(shù)據(jù)庫配置缺陷，還是應(yīng)用層 SQL 寫法不規(guī)范。

2025-10-24 09:00:00

數(shù)據(jù)庫慢查詢 MySQL

從 “被動救火” 到 “主動預(yù)判”：用 NeuralProphet 搭建運維數(shù)據(jù) AI 預(yù)測體系原創(chuàng) 精選

NeuralProphet 非常好用，我們可以用NeuralProphet 模型來預(yù)測系統(tǒng)指標(biāo)（CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)）。那么如何用 NeuralProphet 這個模型呢，我的思路也比較簡單粗暴，來看看吧。

2025-10-10 09:00:00

大模型系統(tǒng)指標(biāo)AI預(yù)測體系

運維新突破：Prometheus+DeepSeek+Dify實現(xiàn)自動巡檢原創(chuàng) 精選

我們會先創(chuàng)建 Dify 工作流，工作流中根據(jù)采集到的用戶登錄情況，創(chuàng)建初步的運維方案，然后通過工作流內(nèi)置的知識庫檢索生成詳細(xì)運維方案。然后在創(chuàng)建定時巡檢的腳本 Inpector.sh 利用它調(diào)用工作流。接著設(shè)置定時任務(wù)，定時從 Prometheus 中拉取 Metrics 指標(biāo)數(shù)據(jù)作為要監(jiān)控的信息，并且調(diào)用Inpector.sh 讓 Dify 工作流返回的信息作為方案生成最終的運維執(zhí)行報告。

2025-09-26 08:36:43

Dify 運維 DeepSeek

從通用到專精 - 聚焦? LLMOps 全流程原創(chuàng) 精選

本文聚焦 LLMOps（大模型運維）全流程實踐，從一大模型微調(diào)的例子切入，串聯(lián)起從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型部署落地的完整鏈路。通過模擬業(yè)務(wù)人員上傳微調(diào)數(shù)據(jù)，借助 Jenkins 工作流驅(qū)動一系列自動化操作，展現(xiàn)大模型從研發(fā)優(yōu)化到實際應(yīng)用的全生命周期管理邏輯，幫大家理解大模型開發(fā)微調(diào)中如何實現(xiàn) LLMOps 的全流程。

2025-09-12 07:01:21

LLMOps 大模型運維人工智能

EFK+DeepSeek 智能運維方案：技術(shù)架構(gòu)與實施步驟原創(chuàng) 精選

本文將圍繞 EFK（Fluent Bit + Fluentd + Elasticsearch + Kibana）結(jié)合 AI 大模型的日志智能運維方案展開。先利用 Fluent Bit 從指定位置獲取日志，依解析規(guī)則處理后推送給 Fluentd；Fluentd 監(jiān)聽日志，經(jīng)過濾器提取、解析并標(biāo)記異常，再輸出給 Elasticsearch 存儲，同時調(diào)用大模型處理服務(wù)；Elasticsearch 存儲

2025-09-09 08:25:39

EFK DeepSeek 智能運維

智能運維新實踐：Prometheus 與 DeepSeek 聯(lián)動實現(xiàn)告警自動分析原創(chuàng) 精選

借助 Prometheus Server 與 Alertmanager 的告警機制，再結(jié)合 DeepSeek 的 API，讓 AI 自動對告警信息深度分析并生成智能報表。實際驗證下來，這套方案效果很不錯，所以我打算把完整的思路和實驗過程寫成文章，分享給更多同行。

2025-08-29 08:58:02

DeepSeek Prometheus 告警機制

智能運維新范式：Zabbix 與 DeepSeek 協(xié)同構(gòu)建自動分析報表原創(chuàng) 精選

今天，我們通過一個案例，探索全新的協(xié)同模式：通過 DeepSeek 大模型與 Zabbix 的技術(shù)融合，搭建一套智能分析報表應(yīng)用，讓 AI 自動解析監(jiān)控數(shù)據(jù)、生成專業(yè)分析報告，為運維決策提供精準(zhǔn)支持。

2025-08-18 08:06:15

DeepSeek Zabbix 人工智能

詳解Agentic AI的五種設(shè)計模式原創(chuàng) 精選

最近，“Agentic AI” 的熱度在技術(shù)圈迅速躥紅。但我認(rèn)為，這不是偶然現(xiàn)象，而是 AI 技術(shù)發(fā)展到當(dāng)前階段的一個必然產(chǎn)物。OpenAI、Google、Anthropic 這些大公司已經(jīng)將基礎(chǔ)大模型的能力推進(jìn)到了一個很高的水平 —— 強大的理解、生成和推理能力不再是稀缺品。

2025-08-01 07:55:56

Agentic AI 大模型 AI 技術(shù)

算力引擎的內(nèi)核：GPU 架構(gòu)深度解析與 H100 技術(shù)密碼? 原創(chuàng) 精選

本文聚焦 GPU 這一 AI 時代的核心算力引擎，從 CPU 與 GPU 的本質(zhì)差異切入，解析二者在架構(gòu)設(shè)計（運算單元占比、并行能力）和協(xié)同工作流程（數(shù)據(jù)傳輸、指令注入、并行計算、結(jié)果回傳）的底層邏輯。

2025-07-30 07:41:32

GPU AI 算力引擎

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