大模型应用

OpenAI 大模型 API 使用示例我们现在有一段用户对于某个耳机的评价内容，想通过 AI 实现自动提取评价内容中的优缺点。评价内容如下：

（第三篇）Spring AI 基础入门：PromptTemplate 与对话工程实战（从字符串拼接到底层模板引擎的进阶之路）在大模型应用开发的初期阶段，很多开发者会用最直接的方式构建 Prompt：字符串拼接。比如查询商品信息时，可能会写出这样的代码：

如何把ChatGPT嵌入到自己的应用中？作为一款面向开发者的全能工具包，能让 ChatGPT 驱动的智能体被嵌入到任何网站或应用中。它首次亮相于 OpenAI 2025 年 DevDay，目标是让 AI 不止会“聊天”，还能执行动作——比如浏览网页、调用 API、完成多步任务。

大模型微调定义与分类《大模型应用开发鲍亮,李倩清华大学出版社》【摘要书评试读】- 京东图书这本书用来打基础，是极好的。本节从国内外综述性论文文献入手，对微调这一概念进行介绍分析[1,2]，揭示其本质含义，然后归纳出微调的三大类型[3]。

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大模型应用开发面经1.介绍一下Transformers是什么，原理及应用以及其目前最大创新？Transformer 是一种神经网络架构，“Attention is All You Need”。

智能Agentic业务系统设计：从任务语义到状态流转的全栈思考“未来的企业系统，不再是表单与审批的集合，而是一个能理解业务语义、追踪状态演化，并主动提出决策建议的智能体。”

A2A架构详解《AI Agent智能体与MCP开发实践基于Qwen3大模型清华大学出版社王晓华著著人工智能技术丛书新华正版书籍包邮图书》【摘要书评试读】- 京东图书

多模态大模型的应用场景本文简介多模态大模型的应用场景，方便读者找到技术和实践应用结合点。多模态大模型作为当前人工智能领域的重要技术进展，凭借其融合多种数据模态的能力，在多个应用领域展现出显著潜力和广泛的适用性。尽管仍存在诸多技术挑战，其在实际应用中取得的初步成果表明，多模态大模型可能会在智能系统的认知与交互能力方面带来实质性的提升。本节基于现有研究和应用实例，系统梳理了多模态大模型的主要应用场景，并尝试从不同角度阐述其实际价值和潜在发展趋势。

大语言模型(LLM)是“预制菜”? 从应用到底层原理，在到中央厨房的深度解析大语言模型(LLM)的出现，就像是软件开发领域的一场"产业升级"。如果你经常在技术社群里活动，一定听过这样的类比：LLM就是"预制菜"。

Encoder-Decoder架构的模型简介《大模型应用开发鲍亮,李倩清华大学出版社》【摘要书评试读】- 京东图书Encoder-Decoder架构的模型包括T5模型、BART语言模型、GLM模型与Switch Transformer模型等。

大模型原理与实践：第一章-NLP基础概念完整指南_第2部分-各种任务（实体识别、关系抽取、文本摘要、机器翻译、自动问答）第一章 NLP基础概念完整指南第二章 Transformer 架构原理第三章预训练语言模型第四章大语言模型

大模型原理与实践：第三章-预训练语言模型详解_第1部分-Encoder-only（BERT、RoBERTa、ALBERT）第一章 NLP基础概念完整指南第二章 Transformer 架构原理第三章预训练语言模型第四章大语言模型

大模型架构之GPT、LLaMA与PaLM模型《大模型应用开发鲍亮,李倩清华大学出版社》【摘要书评试读】- 京东图书介绍3种Decoder-Only架构的模型，包括GPT、LLaMA与PaLM。

大模型原理与实践：第一章-NLP基础概念完整指南_第1部分-概念和发展历史第一章 NLP基础概念完整指南第二章 Transformer 架构原理第三章预训练语言模型第四章大语言模型

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【大模型】深入理解大模型输出的Temperature、Top-k与Top-p采样在与大型语言模型（LLM）如GPT系列、Llama等交互时，我们常常惊叹于它们生成文本的多样性和创造力。但你是否想过，这些模型是如何在“一本正经”地回答事实性问题和“天马行空”地进行文学创作之间自由切换的？这背后的“魔法”其实源于一系列精妙的参数控制，其中最核心的便是Temperature、Top-k和Top-p等。现在有的大模型可视化API调用程序（如 Google AI Studio 等）已经支持用户自主调控这些参数。

大模型提示词Prompt工程：2-全攻略+最佳实践框架+原理解析+实战案例库+七招要诀作为一名拥有多年大模型开发经验的算法工程师，我深知提示词工程在人工智能应用中的核心地位。提示词不仅是用户与AI模型沟通的桥梁，更是释放模型潜能的关键钥匙。本指南将深入解析9大经典提示词框架，从理论原理到实战应用，帮助您掌握与大模型高效交互的艺术。

FlashAttention（V2）深度解析：从原理到工程实现随着大模型参数规模的不断扩大和序列长度的增长，注意力机制的计算复杂度成为训练和推理的主要瓶颈。Flash Attention通过巧妙的内存管理和计算重排，在不改变数学语义的前提下大幅提升了注意力计算的效率。在Flash Attention V1的基础上，V2版本通过调整循环结构和优化并行策略，进一步提升了性能。

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智能Agent场景实战指南 Day 23 : Agent安全与隐私保护欢迎来到"智能Agent场景实战指南"系列的第23天！今天我们将探讨智能Agent开发中至关重要的主题——安全与隐私保护。随着Agent在金融、医疗、客服等敏感领域的广泛应用，确保数据安全和用户隐私已成为Agent系统设计的首要考量。本文将深入讲解Agent安全防护的核心机制、隐私保护的最佳实践，以及如何在实际项目中实现端到端的安全保障。

【ChatOpenAI】常用方法详解ChatOpenAI 是 LangChain 中用于与 OpenAI 聊天模型交互的核心类，提供了多种方法来调用和管理对话。以下是其主要方法的详细介绍：

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大模型在关键社会领域的应用研究：金融、医疗和法律想要掌握如何将大模型的力量发挥到极致吗？叶梓老师带您深入了解 Llama Factory —— 一款革命性的大模型微调工具。