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在将机器学习（ML）从实验性研究转化为可带来商业价值的生产级应用的过程中，企业面临着巨大的复杂性。机器学习运营（MLOps）的出现正是为了应对这一挑战，它旨在将DevOps的原则应用于ML生命周期，以实现流程的自动化、标准化和可重复性。一个强大的MLOps平台对于管理从数据准备、模型训练、验证到部署、监控和再训练的整个工作流至关重要。选择正确的平台是一项关键的战略决策，它将深刻影响团队的生产力、运营成本以及技术栈的长期演进。本报告对六个领先的开源MLOps平台进行了全面比较。

机器学习运营（MLOps）是一套旨在统一机器学习（ML）应用开发（Dev）与 ML 系统部署及运维（Ops）的实践，其目标是标准化并简化在生产环境中持续交付高性能模型的流程。它本质上是将 DevOps 的原则应用于机器学习的完整生命周期。MLOps 旨在弥合开发与运维之间的鸿沟，确保 ML 模型的开发、测试和部署过程具备一致性与可靠性。大语言模型运营（LLMOps）是对 MLOps 原则的调整和扩展，旨在管理大语言模型（LLM）的生命周期。

本文为技术领导者提供了一份战略与架构蓝图，旨在阐述如何通过模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）将大型语言模型（LLM）智能体集成到现代大数据平台中。此项集成标志着一个根本性的范式转变，即从传统的手动、指令驱动的开发模式，转向一种人与AI协作、以目标为导向的模式。通过将MCP作为连接LLM智能体与平台核心能力的标准化接口，企业能够解锁前所未有的自动化水平和智能化水平，从而显著提升数据开发生命周期的效率、健壮性和治理能力。

本文对当前市场上三家最具影响力的平台——Databricks、Snowflake和Palantir Foundry——进行了一次全面、深入的比较分析。我们的研究旨在穿透市场营销的表象，深入剖析各平台的 foundational philosophies（基本理念）、核心架构、AI能力、治理框架，为技术和战略决策者提供一份权威的、可操作的参考指南。

本报告将深入剖析构成一个顶级AI Agent平台的各个功能层面，为构建者提供一份全面的战略蓝图。

在没有预先标注的“基准真相”（Ground Truth）数据集的情况下，评估检索增强生成（RAG）系统是一项核心挑战。本文深度解析了应对这一挑战的现代评估范式、核心指标及主流框架。核心策略分为两种：合成基准真相和以大模型为评判者。文章提供了可操作建议：采用自动化框架与小规模高质量人工标注相结合的混合方法，以实现成本和效益的最佳平衡 。同时，提供了一个分步指南，帮助开发者从零开始建立一个无基准真相的RAG评估流水线，涵盖从策划测试集、合成“黄金”答案到分析核心指标并进行迭代的全过程。

MLflow GenAI 作为面向企业级LLMOps的统一框架，通过演进式设计扩展传统MLOps能力，解决了大语言模型应用（如 RAG）的核心运维挑战。其核心创新MLflow Tracing通过结构化记录 Trace和 Span，将黑盒流程转化为可追溯、可分析的数据，支持自动捕获输入输出、性能指标和成本元数据。该框架深度集成LangChain/LlamaIndex，提供可视化调试工具，并通过统一平台管理模型、提示模板及评估器，显著降低多组件 LLM 应用的调试复杂度与运维成本，同时保持技术栈开放性。