大语言模型（LLMs）的出现无疑是一场技术革命，但未经定制的 LLM 在实际应用中常常难以满足特定需求。在构建大模型产品时，RAG（检索增强生成）和 Fine-tuning（微调）是两种主流的定制策略。本文将从产品经理的视角出发，深入探讨这两种方法的原理、差异和适用场景，帮助你做出更明智的决策，从而最大化产品的价值和竞争力。选择合适的策略，直接影响着产品上市时间、成本、可扩展性以及用户信任度。 1
在追求大模型领域专业化的道路上，完整训练一个类GPT模型，例如莎士比亚对话生成器，固然能带来深刻的学习体验。然而，其高昂的计算成本和对大量资源的需求，无疑成为了许多研究者和开发者的阻碍。为了解决这一难题，参数高效微调（PEFT） 方法应运而生，而其中 LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应） 凭借其简洁、高效和强大的性能脱颖而出。本文将深入探讨LoRA在GPT-2模型上的应用，
在人工智能 (AI) 飞速发展的时代，与大型语言模型 (LLM) 进行有效沟通的能力不再是一种小众技能，而是一种基本的需求。无论您是构建复杂的聊天机器人、生成创意内容，还是从庞大的数据集中提取见解，输出的质量都与输入的质量成正比。这就是 Prompt Design（提示词设计）发挥作用的地方，尤其是在 Google Cloud 的 Vertex AI 这样强大的平台上。本文将深入探讨 Vertex
在信息爆炸的时代，如何将个性化内容精准地推送给目标受众，成为提升用户参与度和满意度的关键。然而，大规模应用推荐系统面临着诸多挑战：如何处理冷启动问题，确保推荐结果的多样性与相关性，以及维持系统的可扩展性。本文将深入探讨一种基于双塔模型的解决方案，该模型能够有效平衡个性化、效率和公平性，并能与大型语言模型（LLM） 深度集成，为个性化内容的生成和呈现提供强大的支持。 推荐系统的演进与双塔模型的优势
百万token上下文窗口的出现，曾经让人兴奋地认为只需将所有知识库“一股脑”地塞进提示词，就能解决所有问题。然而，现实是即使拥有了庞大的上下文，AI仍然可能自信地引用去年的价格表，甚至幻觉出一个从未存在但听起来合理的价格表，导致销售团队陷入困境。因此，仅仅依靠大模型本身是不够的，检索增强生成（RAG）技术才是确保AI系统输出准确、可靠信息的关键，一个好的RAG架构师，比单纯的prompt工程师更为
大模型技术的蓬勃发展，为各行各业带来了前所未有的机遇。然而，机遇往往伴随着挑战，数据工程作为大模型技术的基础，也面临着诸多痛点。本文将从行业和工程师两个层面，深入剖析2024-2025年数据工程领域的十大痛点，并探讨相应的解决方案，助力企业在大模型时代构建更强大、更高效的数据基础设施。 一、行业层面的数据工程痛点 1. “空值危机”：数据质量的噩梦 关键词：数据质量、空值、数据清洗 数据质量是所有
在当今快速发展的软件开发领域，开发者们经常面临着大量繁琐而细致的任务。从编写复杂的正则表达式、处理多分支的 if-else 逻辑，到将遗留的 SQL 存储过程转换为 PySpark 代码，这些任务不仅需要耗费大量的时间、精力，还需要极高的精度和专注力。然而，随着大模型（LLM）技术的日益成熟，开发者们现在可以将这些繁琐的任务卸载给人工智能，从而专注于更具战略性和创造性的工作。本文将深入探讨 大模型
人工智能（AI）领域正以惊人的速度发展，而语言模型无疑是这场变革的前沿阵地。从GPT-4、LLaMA到Grok，大型语言模型（LLM）驱动着聊天机器人、内容生成工具等一系列应用。然而，随着AI技术的不断演进，一种新的竞争者正在崭露头角：大型概念模型（LCM）。虽然LLM和LCM都致力于提升AI处理和生成类人输出的能力，但它们的方法和影响却有着显著的区别。本文将深入探讨LLM和LCM之间的核心差异、
随着商业大语言模型(LLM)应用的爆炸式增长，各行各业都在积极拥抱“AI+”战略。然而，企业级LLM应用面临着比初创公司随意构建的AI应用更高的合规要求。尽管市面上现成的模型，如Claude或GPT，已经内置了一定的安全机制，例如避免生成仇恨言论，并且厂商也建议使用他们的内容审核工具来保障响应安全性，但这些方法往往需要在代码层面进行大量的定制开发，这对大型企业来说无疑是一个挑战。本文将深入探讨AW
对于初学者来说，使用 React.js 和 Langchain 构建一个 GenAI Persona Clone 项目是一个极好的入门实践。本文将引导你一步步了解如何使用 OpenAI 的 gpt-4.1-nano 模型，通过 Prompt 工程技术，创建一个能够模拟特定人物个性的聊天机器人。我们将重点介绍 Zero-Shot Learning、One-Shot Learning 和 Few-Sh
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