演示：运用eBPF技术让您的人工智能系统及API焕发新的活力 🪄
Dan Finneran探讨了在生产环境中使用未被妥善管理的AI生成代码所带来的风险，并展示了如何利用eBPF技术在Kubernetes中拦截并控制与AI相关的API请求。他解释了如何通过内核级别的套接字钩子来实现对提示信息的过滤、模型切换、令牌限制以及系统调用功能的管控，从而在无需修改应用程序的源代码或重新启动容器的情况下保障AI系统的安全性。 作者：Dan Finneran
Dan Finneran探讨了在生产环境中使用未被妥善管理的AI生成代码所带来的风险，并展示了如何利用eBPF技术在Kubernetes中拦截并控制与AI相关的API请求。他解释了如何通过内核级别的套接字钩子来实现对提示信息的过滤、模型切换、令牌限制以及系统调用功能的管控，从而在无需修改应用程序的源代码或重新启动容器的情况下保障AI系统的安全性。
作者：Dan Finneran相关文章
如何使用 Vercel AI SDK 与 Shadcn/ui 来构建人工智能聊天应用程序界面
如今，你打开的每一款AI产品几乎都具有相同的界面结构：消息列表、底部的文本输入框，以及以单个词元形式逐条显示的信息。这种设计看起来很简单，但实际上要将其构建得完善却并非易事。 你必须处理诸如数据流状态管理、部分词元的处理、工具调用、重试机制、Markdown格式的渲染、滚动位置的设置，以及其他众多细节问题……同时还要确保界面易于使用且运行速度足够快。如果使用不合适的工具来开发这些功能，你将会花费大量时间去修复各种技术问题，而根本无暇专注于产品的核心功能建设。 在本教程中，你将使用两款专为彼此设计的工具来构建一个真正的AI聊天界面：Vercel AI SDK用于处理数据流逻辑和模型运算，而sha
阅读全文
Linux究竟是如何启动的：从固件到登录界面
在任何运行了 systemd 的机器上打开终端，然后运行以下命令： systemd-analyze 在我正在使用的这台笔记本电脑上，运行该命令后得到的结果是： 启动过程耗时：5.855秒（固件加载时间）+ 8.469秒（引导加载程序加载时间）+ 3.106秒（内核加载时间）+ 12.181秒（用户空间处理时间），总计29.613秒。在进入用户空间后，系统又用了12.175秒才完成启动过程。 将这四个数字相加，得到的结果应该是29.611秒，而不是最后一行显示的29.613秒。这个差异是真实存在的，并非计算错误：`systemd-analyze`在显示结果时会对每个阶段的耗时进行四舍五入处理，因
阅读全文
在Linux系统中，系统调用究竟是如何工作的
这是一个简单的C程序。它调用了三次`clock_gettime()`函数，然后向标准输出输出了5个字节。 #include #include #include int main(void) { struct timespec ts; for (int i = 0; i 这两者看起来都属于系统调用。它们都是向内核请求程序本身无法获取的信息：当前时间，以及文件描述符的访问权限。 gcc -O0 -o mystery mystery.c strace ./mystery 2>&1 | grep -c clock_gettime 答案是`0`。 write() 函数被立即执行了，而那三次`clock_
阅读全文
如何构建能够识别自身知识盲区的AI系统：一份实用指南
大型语言模型从根本上改变了我们构建企业内部应用的方式。它们使开发人员能够创建出能够分析复杂企业数据、回答内部查询以及自动化重复性工作流程的智能软件。 然而，将基于大型语言模型的应用从本地原型阶段部署到生产环境时，往往会暴露出一个关键的可靠性问题： 过度自信 。 标准的语言模型被优化为生成在统计学上最有可能出现的下一个输出结果，而不是用来评估它们自身的准确性。当遇到模糊的输入指令、不完整的检索信息或超出模型适用范围的边缘情况时，这些模型会毫无顾忌地生成看似合理的虚假答案，甚至编造事实，而不会向用户提示任何不确定性。 在那些对业务运行至关重要的企业环境中，一个盲目猜测的人工智能应用无疑会带来严重的
阅读全文