大模型应用

无聊的小坏坏

RAG 实战 (下)：打造多轮对话知识助手核心痛点：简单的 RAG 只能回答单次提问。如何让 AI 记住上下文（解决代词指代），并告诉我们要查找的答案出自哪篇文档？

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RAG 实战 (上)：构建向量知识库核心痛点：大模型没有“私有数据”。如何让它读取我的 PDF、Markdown 文档甚至网页？本篇将带你走通 RAG 的前 80% 流程：ETL（加载、切分、嵌入、存储）。

大模型应用：遗传算法 (GA)+大模型：自动化进化最优Prompt与模型参数.95接触大模型这么久大家应该都有过这样的经历：为了让大模型生成符合预期的内容，反复修改Prompt，调整用词、句式、参数，耗费数小时甚至数天，最终效果却依然不尽如人意？手动调优 Prompt 或模型参数存在三大核心痛点：

大模型应用：从语义理解到最优匹配：大模型赋能的二分图匈牙利算法全解析.93在数字化时代，匹配是贯穿各类场景的核心需求，题库要按知识点和难度自动组卷、企业要为岗位匹配最合适的候选人、客服系统要为用户问题匹配最精准的答案。这些场景的核心痛点有两个：一是如何理解匹配双方的语义内涵，比如“岗位要求的沟通能力”和“候选人简历中的协调经验”是否匹配；二是如何在理解的基础上实现全局最优配对，比如10个岗位匹配10个人，整体匹配度最高。

大模型应用：从手动调参到智能寻优：PSO 驱动的大模型参数自动化优化.94大模型调参是当前 AI 工程化落地的核心痛点之一，推理参数（如 batch_size、max_new_tokens）、向量库配置（如分段大小、检索阈值）、生成参数（如温度系数、top_p）等，每一个参数的微调都可能显著影响模型效果与性能。传统的人工调参依赖经验、效率低下且难以找到全局最优解，而将粒子群优化（PSO）与大模型结合，把调参过程转化为 “自动化寻优工程”，既能发挥PSO群体智能的全局搜索优势，又能借助大模型的效果评估能力，实现参数配置的智能、高效、全局最优。今天我们结合大模型参数调优，由浅入深完

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注入灵魂：记忆管理与工具调用核心痛点：大模型本身是无状态的（没记性），也是封闭的（没手脚，无法联网或查库）。本篇将教你如何通过 Memory 让模型记住上下文，并通过 Tool Calling 让模型与外部世界交互。

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精准控制：提示词工程与结构化输出核心痛点：大模型的输出不可控（总是胡说八道或格式错误）。本篇将教你如何通过提示词模板管理输入，并通过结构化输出强制模型生成可被代码解析的 JSON 数据。

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LangChain 新范式：从 LCEL 到流式对话摘要：本篇作为系列开篇，将带你从零认识 LangChain，了解它如何简化大模型应用开发。我们将重点掌握 LangChain 的“现代语法”——LCEL，并手写第一个支持流式输出的对话应用。

大模型应用：RETE 算法高效规则匹配：智能决策系统中的核心模式匹配技术.90在规则推理与专家系统领域，海量规则与实时数据的高效匹配一直是核心挑战。传统暴力遍历方式在规则规模膨胀时会出现性能指数级下降，难以满足金融风控、电商营销、工业决策等场景的低延迟要求。RETE 算法作为产生式规则系统的经典高效匹配算法，通过构建共享式判别网络，大幅降低重复计算，成为现代规则引擎的基石。

大模型应用：规则引擎 + 混元大模型：确定性骨架与智慧大脑的新融合实践.89在之前的技术分享中，我们曾深入探讨过 Drools 这类成熟的规则引擎，作为工业级的规则管理工具，Drools 凭借强大的规则编排、冲突解决和批量执行能力，成为金融、政务、风控等领域实现确定性业务逻辑的核心支撑。它让复杂的业务规则脱离硬编码，通过可视化配置和热更新，保障了该怎么做就必须怎么做的刚性要求，这也是规则引擎最核心的价值：用可解释、可审计、零幻觉的逻辑骨架，撑起业务的合规与稳定。

大模型应用：Drools+混元大模型：企业级智能决策的“规则+底线”双引擎.88现在企业数字化转型越走越深，智能决策系统说白了，就是要既守住合规风控的底线，又能做好用户体验，这两者平衡好了，业务才能稳。很多传统企业早就用Drools规则引擎，搭起了一套成熟的刚性决策逻辑，靠着明确的IF-THEN规则，把业务底线守得牢牢的，不管是合同审核、合规检查，还是客服流程，只要触碰到规则红线，就能精准拦截风险，这也是企业合规治理的核心底气。但说实话，纯靠规则引擎也有短板，而且越到实际应用中越明显：非结构化的文本它读不懂，那些没明确规则的长尾模糊场景它处理不了，输出的结果也冷冰冰的，一点不人性化，

大模型应用：小样本学习的高性价比：轻量算法做基底，大模型做精修.84在大模型应用落地的进程中，小样本学习始终是横亘在技术与应用之间的核心难题。标注数据稀缺、训练成本高昂、模型效果波动，让诸多细分场景的分类任务难以规模化推进。传统轻量分类算法虽高效低成本，却受制于浅层特征学习，无法理解复杂语义与深层逻辑；纯大模型虽具备强大的理解与推理能力，却面临调用成本高、结果不稳定、可解释性差的问题，小样本场景下的泛化能力更是大打折扣。

大模型应用：销量预测升级：混元大模型让时序分析从算数值到给建议.82在数字化渗透各行各业的今天，时序数据早已成为企业运营、设备管理、市场决策的核心依据，每日波动的电商销量、实时变化的平台流量、持续监测的设备指标、规律起伏的气温与股价，这些按时间串联的数据，藏着预判未来的关键密码。但长期以来，数据分析始终面临一道难以跨越的鸿沟：传统时序预测算法能精准算出未来数值，却只能输出冰冷的曲线和数字，无法解释数据背后的逻辑，更不能给出可落地的行动建议；而业务人员看得懂需求，却读不懂复杂的模型结果，导致精准预测沦为纸面数据，难以转化为实际价值。

大模型应用：医疗视角看脑电图新应用：大模型让脑电波直观的表达.79作为一名医疗行业的AI开发者，日常工作中常会被问到“脑电图除了做疾病诊断，还能做什么？”、“大脑的想法能不能直接变成文字？”。在脑电图（EEG）技术发展的数十年里，它一直是神经科、儿科等科室的诊断利器，用来捕捉癫痫、脑炎、睡眠障碍等疾病的脑电特征；而如今大模型技术的爆发，让脑电图突破了单纯的医疗诊断边界，成为解码大脑意图、实现脑语转换的核心载体。不用开刀、无需侵入，仅通过头皮电极采集的脑电信号，就能借助大模型把“想喝水”、“想说话”这些大脑意图转换成清晰的文字，这不是科幻，而是当下脑电图 + 大模型技术

【大模型教程——第四部分：大模型应用开发】第4章_多模态大模型原理核心定位：理解文本-图像等多模态交互的核心技术（CLIP、ViT、LLaVA）边界约束：想象你是一个只懂中文的语言模型（LLM）。现在，有人拿着一张图片，用一种你从未见过的语言（“图像语”）向你描述。你该怎么办？

大模型应用：大模型多线程推理：并发请求的处理与资源隔离实践.77我们通常在做大模型应用处理时，常规单一请求的输入问题→等待模型返回→得到答案，一切都很顺畅，但如果有 10 个人、100 个人同时请求，就会出现我们经常遇到的并发问题，如果按先来后到的顺序串行处理，后面的人要等前面的人全部处理完才能得到响应，可能等几分钟甚至更久，体验极差。如果想让多个人同时得到响应，那么我们就要考虑并发机制，这就需要用到多线程推理，同时还要避免一个请求占用所有资源导致其他请求卡死的问题，这就是资源隔离。

大模型应用：快速搭建轻量级智能体：从模型下载到图文输出简单实践.75最近大模型的算法理论着实让大家CPU都要冒烟了，缓缓换一些简单的动手实操，体验一下大模型的趣味，我们前期把 Transformer 架构、分词器工作原理、模型推理逻辑这些知识点都聊透彻了，但有时实操刚开始就容易卡壳：高端大模型显存要求高，普通电脑根本跑不起来；复杂的部署配置绕来绕去，刚学的理论也不知道怎么和实际代码结合。其实入门阶段的实操，根本不用追求高参数模型，选对轻量级的练手模型才是关键。Qwen1.5-1.8B-Chat 就是特别适合的选择，18 亿参数的体量，单卡 4G 显存就能流畅运行，没有高端

爱敲代码的TOM

大模型应用开发-LangChain框架基础进入阿里云百炼云平台，完整认证，创建API KEY：安装SDK并测试官方提供的调试代码：安全优化：为避免在代码中明文出现APIKEY，可以使用dotenv库改造代码隐藏APIKEY

大模型应用：批量文档摘要与分类实践：本地合同、报告数据处理与导出.70在日常工作场景中，批量处理合同、报告类文档是高频刚需，传统人工逐份阅读、总结、分类的模式，不仅耗时耗力、易漏关键信息，还存在敏感数据泄露风险。而基于本地批量文档处理方案，恰好破解了这些痛点。不仅不需要联网部署，能在本地设备安全处理数百份文档，兼顾处理效率与数据隐私保护。

大模型架构算力对比：Decoder-only、Encoder-Decoder、MoE深度解析.71代表模型：GPT 系列、LLaMA 系列、Qwen 系列等。主要应用场景：自然语言生成任务，包括智能对话、文本创作、内容摘要、代码生成等。核心特点：