还记得 Gemini 在生成图像时过于追求政治正确，将所有人类面孔都表现为有色人种的那次吗？虽然这对一些人（如果不是很多人）来说可能很滑稽，但显而易见的是，随着大型语言模型（LLMs）能力…

一、大模型中的Transformer与混合专家（MoE）1. Transformer 核心结构：基于自注意力机制（Self-Attention），并行处理序列数据，解决长距离依赖问题。关键组件：多头注意力（Mul…

2.10 分类策略制定实战：针对不同分类，制定差异化业务策略 引言 分类的最终目的是制定业务策略。本文将实战演示如何根据分类结果制定差异化的业务策略，实现从数据到决策的完整闭环。 一、策略制定框架 1.1 策略框架 #mermaid-svg-K1sphsZg854OJK2X{font-family:"tr…

1.41 RAG核心原理深度解析：检索增强生成，让AI拥有长期记忆 引言 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是让大模型拥有长期记忆的关键技术。通过检索相关文档并作为上下文，RAG可以让AI回答基于知识库的问题。本文将深入解析RAG的核心原理和工作流程。 一、RAG概述 1.1 …

1.42 RAG完整流程详解：从文档处理到答案生成，5步构建知识库系统 引言 本文将详细讲解RAG系统的完整构建流程，从文档处理到答案生成的5个关键步骤。通过实战代码，帮你快速构建一个可用的知识库问答系统。 一、RAG系统架构 1.1 系统架构图 #mermaid-svg-xj7OosiA6X5PSKrg…

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不管是提示词工程还是上下文工程，我们首先需要学会的就是如何写提示词，从这一章开始，我们会开始结合一些可动手实践的真实例子来一起理解和学习如何从0开始学会写出合适的提示词 构建提示词核心思想 写提示词就像写文章：人人都能…

1.47 RAG质量提升实战：5大常见问题及解决方案，让检索更精准 引言 RAG系统在实际应用中常遇到检索不准确、答案质量差等问题。本文将深入分析RAG系统的5大常见问题，并提供实用的解决方案，帮你构建高质量的RAG系统。 一、RAG常见问题 1.1 问题概览 #mermaid-svg-L4NcPBwu…