LLMOps，即大语言模型运维，正成为大模型技术应用的关键。本文将深入探讨 LLMOps 的定义、优势、挑战，以及它在开发者和架构师视角下的不同侧重点，并结合实际案例，阐述 LLMOps 如何助力企业在 LLM （Large Language Model，大型语言模型） 时代取得成功。 LLMOps 的崛起与定义 随着 GPT、LLaMA、Claude、Mistral 等大型语言模型的飞速发展，L
在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术通过赋予语言模型利用外部知识的能力，彻底改变了游戏规则。然而，尽管RAG功能强大，但它仍然遵循固定的流程：检索，然后生成。如果我们能更进一步呢？如果模型可以像人类研究人员一样，决定检索什么、何时检索以及如何处理检索到的信息，会发生什么？欢迎来到 Agentic RAG——智能AI系统的下一个进化方向，它将为大语言模型带来前所未有的自主性。 Agentic
我们已经习惯了对人工智能（AI）保持礼貌，但这种看似无伤大雅的行为，实际上却隐藏着巨大的成本。从百万美元的账单到日益增长的碳足迹，再到对AI效率的影响，本文将深入探讨对AI保持礼貌的真实代价，以及如何在prompt工程中权衡礼貌与效率，最终实现与AI的最佳互动。 “请”与“谢”：人类的惯性与AI的理解 长期以来，我们与工具的互动方式是直接且功利的。锤子只是力量的延伸，螺丝钉则是默默无闻的连接者。然
在当今信息爆炸的时代，如何高效地学习新知识并将其快速应用于实际工作中，成为了每个人的重要课题。大模型技术的出现，无疑为我们提供了强大的助力。本文将基于数据分析师的经验，深入探讨三款顶尖的AI工具：Gemini 2.5 Pro Deep Research、NotebookLM和Phind，它们如何革新我们的学习方式，从被动阅读到主动、可视化、实践性的知识参与。 Gemini 2.5 Pro Deep
屏幕正在成为一种束缚，我们正加速迈向一个无屏幕的未来。在人工智能浪潮下，语音交互被视为下一代人机交互的核心。OpenAI收购Johnny Ive的AI设备初创公司“IO”，更被解读为这一趋势的有力佐证。但对于Uber这类依赖地图的应用程序而言，如何在无屏幕的环境下实现导航？这引发了我们对大模型时代导航方式的深入思考：语音、地图和AR，哪种方式才是未来导航的最佳解决方案？Zephr正在探索这些可能性
展望2025年，我与Google一系列令人惊艳的AI工具，如Gemini、NotebookLM、Google XR、Veo 3、Stitch、Flow、Project Marina以及Project Astra，展开了一段充满乐趣和高效的AI旅程。这些工具不仅改变了我的工作方式，更丰富了我的生活体验。本文将深入探讨我对这些热门AI工具的使用体验，揭示它们如何让我的生活充满惊喜与效率。 Gemini
你是否已经厌倦了 ChatGPT 一成不变的问答模式？别再仅仅把它当作一个简单的聊天机器人了！本文将为你揭秘 ChatGPT 的五大进阶功能，它们将彻底革新你与 AI 的互动方式，无论是提升沟通效率、自动化日常任务，还是优化项目流程，都能轻松实现。即使你是新手，也能在短时间内掌握这些功能，让你的 ChatGPT 体验更上一层楼。这五大升级包括：自定义指令（Custom Instructions）、
人工智能已不再是遥远的未来，而是触手可及的现实，并且正以超乎想象的速度发展。无论你是学生、开发者、营销人员还是创业者，都必须正视一个事实：人工智能本身不会取代你，但精通 AI 技能 的人将会。如果你还在岸边观望，现在就是跃入浪潮的最佳时机。掌握以下这 4 项至关重要的 AI 技能，让你在人工智能时代立于不败之地。 1. 提示工程 (Prompt Engineering)：像专家一样与 AI 对话
大型语言模型（LLM）和大型推理模型（LRM）如DeepSeek、OpenAI o3等，在人工智能应用开发中扮演着越来越重要的角色。然而，在复杂的多轮对话和信息不明确的情况下，它们容易“迷失方向”，导致输出质量下降。本文旨在为Prompt工程师提供一套全面的最佳实践，帮助他们设计出色的Prompt，避免LLM/LRM在多轮对话和信息不明确的情境下偏离目标，提升对话体验。 1. 清晰明确的指令与目标
随着大模型（LLM）技术的飞速发展，我们正逐步迈入一个由人工智能驱动的全新时代。Agentic AI，作为一种能够自主规划、决策和执行任务的新兴AI范式，正引领着LLM从单纯的文本生成工具，向真正的智能助手进化。OpenAI 推出的 Agents SDK，正是赋能LLM，构建具备高度自主性的智能体（Agent）的关键工具。本文将深入探讨 Agentic AI 的概念、LLM 的作用、Generat
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