本文介绍大模型可观测&安全推理审计解决方案和Demo演示,SLS 提供全面的 LLM 监控和日志记录功能。监控大模型使用情况和性能,自定义仪表盘;SLS 汇总 Actiontrail 事件、云产品可观测日志、LLM 网关明细日志、详细对话明细日志、Prompt Trace 和推理实时调用明细等数据,建设完整统一的大模型可观测方案,为用户的大模型安全推理审计提供全面合规支持。
本文中我们分析了 什么 是 “流”,对比了 Java 上几种常见的 “流”库,引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性,共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK,更好的赋能业务。
为什么需要可观测性?可观测性技术对业务团队的价值有哪些?如何建设一个可观测性技术体系?本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。
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本文浅析了MySQL Join Reorder算法的流程,cost计算,剪枝算法等,希望通过本文能帮助大家了解MySQL优化器生成执行计划的具体流程。
iLogtail 作为日志、时序数据采集器,在 2.0 版本中,全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理,介绍了如何编写 SPL 语句,从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式,帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。