Apache 2.0 on Text Matrixhttps://txtmix.com/tags/apache-2.0/Recent content in Apache 2.0 on Text MatrixHugozh-cnTue, 21 Jul 2026 20:06:14 +0800Opik：把 LLM 应用从一次性 demo，变成可量化、可对比、可迭代的系统https://txtmix.com/posts/tech/opik-llm-observability-evaluation-optimization-platform/Fri, 26 Jun 2026 00:05:00 +0800https://txtmix.com/posts/tech/opik-llm-observability-evaluation-optimization-platform/<blockquote> <p><strong>一句话定位</strong>：Opik 不是一个 LLM 监控工具，是一个<strong>把 LLM 应用的整个生命周期（开发、评估、生产、优化、护栏）压进同一个开源平台的工程框架</strong>——它解决了「每个环节都有自己的工具，但工具之间不互通」这个最让人头疼的问题。</p>openmed 深度拆解：1000+ 本地医疗 NER 模型 + HIPAA 级 PII 反识别，把临床 NLP 装进 iPhone 的 Apache-2.0 全栈方案https://txtmix.com/posts/tech/openmed-ondevice-healthcare-ner-pii-2026/Tue, 09 Jun 2026 21:04:14 +0800https://txtmix.com/posts/tech/openmed-ondevice-healthcare-ner-pii-2026/<h1 id="openmed-深度拆解1000-本地医疗-ner-模型--hipaa-级-pii-反识别把临床-nlp-装进-iphone-的-apache-20-全栈方案">openmed 深度拆解：1000+ 本地医疗 NER 模型 + HIPAA 级 PII 反识别，把临床 NLP 装进 iPhone 的 Apache-2.0 全栈方案</h1> <blockquote> <p><strong>目标读者</strong>：在医疗 / 保险 / 律所 / EHR 集成场景做 NLP 工程的 Python / iOS 工程师与解决方案架构师 <strong>核心问题</strong>：临床文本里的疾病 / 药物 / 解剖结构识别和 HIPAA 18 项标识符脱敏，能不能<strong>完全在本地完成</strong>、不向任何云端发请求？最好还能<strong>装进 iPhone</strong> 用 Swift 直接调？ <strong>难度</strong>：⭐⭐⭐（中级；需要懂 NER / 命名实体识别、Python 包结构、MLX 概念） <strong>预计阅读时间</strong>：25 分钟</p>