<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Vectorize on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/tags/vectorize/</link><description>Recent content in Vectorize on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 28 Sep 2026 16:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/tags/vectorize/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI 应用部署实战：RAG 服务、向量检索与模型路由在 Serverless 边缘</title><link>https://plumephp.com/tools-ai-application-deployment/</link><pubDate>Mon, 28 Sep 2026 16:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/tools-ai-application-deployment/</guid><description>&lt;h2 id="一引言"&gt;一、引言&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;AI 应用与传统 Web 应用在部署上最大的差异是：&lt;strong&gt;推理是外部依赖、上下文是状态、输出是流式的&lt;/strong&gt;。一个典型 RAG 问答服务，需要「文档入库 → 向量检索 → 拼上下文 → 调模型 → 流式输出」整条链路，而这套链路落在 Serverless 与边缘平台上，有它自己的坑：冷启动里调模型、向量库怎么选、流式输出怎么不被打断、多模型怎么路由。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>