深度分析
QUIVER：量化複合LLM管線中擾動傳播與分岔閾值
聯合多個大型語言模型組成的複合AI系統成為生產架構。本文提出QUIVER形式框架，定義敏感度矩陣、出現提升與三元軌跡發散等量測，並導入分岔閾值與分佈忠實度指標，用以量化擾動如何跨結構傳播。實驗在兩個企業級管線與公開多跳問答上驗證，揭示不同拓撲有顯著敏感度輪廓並能定位評估失準來源。
深度分析
聯合多個大型語言模型組成的複合AI系統成為生產架構。本文提出QUIVER形式框架，定義敏感度矩陣、出現提升與三元軌跡發散等量測，並導入分岔閾值與分佈忠實度指標，用以量化擾動如何跨結構傳播。實驗在兩個企業級管線與公開多跳問答上驗證，揭示不同拓撲有顯著敏感度輪廓並能定位評估失準來源。
RAG
Pathway的llm-app提供即用RAG與AI管線範本，能與GoogleDrive、Sharepoint、S3、Kafka、PostgreSQL等資料來源即時同步，內建向量檢索、混合檢索與全文索引，方便本機測試後部署到雲端或內部環境以強化企業搜尋與即時問答能力。