随着大型语言模型 (LLM) 的不断发展，我们利用它们的方式也在不断演进。无论是构建聊天机器人、搜索系统，还是特定领域的智能助手，选择合适的技术至关重要。本文将深入探讨 Prompting、Fine-Tuning 和检索增强生成 (RAG) 这三种主流方法，并分析各自的优缺点，帮助你做出明智的决策。 Prompting：简单高效的起点 Prompting 是与 LLM 交互的最简单直接的方式。它涉
在这个大模型时代，越来越多的人开始接触并尝试使用 MCP（模型控制协议）。然而，很多人对 MCP 的理解仅仅停留在“修改 JSON 文件，指向服务器地址”的层面。 如果你的工作涉及核电站控制系统，那么这种简单的理解可能会带来灾难性的后果。本文将深入探讨 MCP Client 的架构和协议，并提供一个完整的 HTTP MCP Client 和 Server 的代码示例，让你真正理解 MCP 的运作机
前言 医疗人工智能(Medical AI)正迎来大模型（LLM）的黄金时代，但其应用也面临着严峻的挑战。医疗领域对精确性和可靠性有着极高的要求，任何细微的错误都可能危及患者的生命。IBM Watson for Oncology 曾推荐不安全的癌症治疗方案，而某些AI影像诊断系统则出现了过高的假阳性率，这些案例都突显了医疗AI在实际应用中的风险。因此，在医疗大模型(Medical LLM)被广泛部署
近年来，人工智能领域最激动人心的发展莫过于大语言模型 (LLM)的崛起。从聊天机器人到内容创作，LLM 正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。本文将深入探讨 LLM 的定义、工作原理、训练方法和应用场景，并展望其未来发展趋势，希望能帮助您全面了解这项颠覆性技术。 1. 什么是大语言模型 (LLM)？ 大语言模型 (LLM) 是一种基于深度学习的语言模型，专门设计用于理解和生成人类语言。其核心
在信息爆炸的时代，数据民主化不再只是一个愿景，而是推动社会进步的关键力量。Cambium AI 致力于打破数据壁垒，让各行各业的人都能轻松获取并利用数据洞察，从而做出更明智的决策。 这篇文章将深入探讨 Cambium AI 如何通过 自然语言处理 (NLP) 等技术，将复杂的数据转化为人人可用的行动智能，赋能市场营销人员、研究人员、学生、政府机构、小型企业以及房地产和商业战略领域，实现数据驱动的创
人工智能（AI）模型层出不穷，正如雨后春笋般涌现，让人眼花缭乱。然而，在众多“平平无奇”的模型中，总会有一些能脱颖而出，让人眼前一亮。今天我们要介绍的，是由中国Moonshot AI（月之暗面）公司推出的免费AI模型——KIMI 1.5。它不仅仅是另一个ChatGPT的模仿者，更是一款功能强大、能够处理图像、文本，甚至进行网络搜索的大模型，关键是它完全免费。如果你已经厌倦了各种付费墙或者功能极其基
大模型如 GPT-4 和 Claude 3 的惊艳表现，常常让人误以为它们真正理解了语言。然而，其背后并非人类般的理解，而是依赖于一种名为 Embedding 的数学系统。这种技术通过将词语转化为高维向量，赋予了机器处理语言的能力，使得看似“智能”的AI应用得以实现。本文将深入探讨 Embedding 的工作原理、不同方法，以及其在商业应用中的价值，揭示大模型“智能”的真相。 Embedding：
人工智能（AI）正经历着一场深刻的变革，而推动这场变革的关键技术之一便是 模型上下文协议（MCP）。MCP 不仅仅是让 AI 能够进行对话，更重要的是，它正以一种前所未有的方式重塑 AI 与数字世界的互动方式。 Anthropic 公司于 2024 年末推出的这项协议，被誉为一次真正的革命，它承诺将大幅提升大型语言模型（LLM）的能力和实用性，如 Claude 等模型。然而，什么是 MCP？它能够
人类常常自诩为独特的物种，拥有语言这一强大的工具，能够进行抽象思考，探索遥远的星系，创作恢弘的交响乐。然而，人工智能（AI）的飞速发展，特别是诸如Gemini、DeepSeek和ChatGPT等大模型技术的出现，让我们不得不重新审视人类与机器的沟通方式，以及 语言 的本质。这些AI工具的能力已经远超我们几十年前的想象，甚至在某些方面表现出类人的特性，引发了关于它们是否能真正理解和运用 语言 的讨论
在大模型(LLM)的开发过程中，我们经常会遇到这样的情况：在开发环境中，通过精心的Prompt工程，模型表现优异；然而，一旦部署到生产环境，面对真实的流量高峰，系统却崩溃。延迟飙升，成本失控，基础设施不堪重负。这正是前端的“魔法”与后端现实的碰撞，也突显了健壮的MLOps在大模型规模化部署中的重要性。本文将深入探讨如何利用生产级的基础设施弥合这一差距，重点关注可扩展的框架（特别是Ray），并结合实
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