大模型技术趋势分享：LLM、RAG、Prompt、Agent、Fine-tuning等，学习资料免费领取：https://pan.baidu.com/s/1BPaPISPpQHIIq4-BPhM67g?pwd=22qy
随着大模型技术的日益成熟，检索增强生成（RAG）技术逐渐成为提升大模型在特定领域知识应用效果的关键手段。然而，仅仅使用朴素的RAG方案往往难以满足实际应用的需求。本文将深入探讨高级RAG技术，解析其核心组件，并结合实际案例，展示如何通过模块化RAG、查询转换、重排序、混合检索等手段，打造性能卓越的RAG应用，从而充分释放大模型的潜力。 1. RAG的进化：从朴素到高级 最初的RAG方案，又被称为“
大语言模型（LLMs）的应用开发正日趋成熟，涌现出许多优秀的编排框架，其中 Semantic Kernel 和 LangChain 无疑是其中的佼佼者。虽然两者都旨在简化 LLM 应用的构建，但它们在设计理念、灵活性、语言支持和适用场景上存在显著差异。本文将深入探讨这两个框架，分析其核心概念、优势劣势，帮助开发者选择最适合自身需求的工具。 Semantic Kernel：微软的 Agentic 架
大模型揭秘：像从未有过的理解你的LLM
你可能每天都在使用ChatGPT，但你真的理解它吗？与其说你在使用一个工具，不如说你正在窥探一个大模型的内心世界。本文将带你深入了解LLM的运作方式，揭示其背后的数学逻辑和精妙机制，让你对它的理解达到前所未有的深度。不再仅仅关注“如何工作”，更要探究“如何思考”。 1. Tokenization（分词）：语言的数学化 Tokenization（分词）是LLM处理文本的第一步，也是将人类语言转化为机
大语言模型（LLM）的潜力毋庸置疑，但要真正释放其力量，需要精密的LLM编排。本文将深入探讨LLM编排的关键要素，从架构选择到实战指南，展望AI的未来发展趋势。我们将探讨如何通过LLM编排，将孤立的模型连接成高效、安全、且具有成本效益的智能系统。 LLM编排的必要性：超越单一模型的局限 单一的大语言模型在面对复杂任务时常常力不从心。例如，一个客户支持聊天机器人如果仅仅依赖一个LLM，可能无法有效地
软件开发领域正在经历一场由人工智能驱动的深刻变革。传统的离岸外包模式，曾经以降低劳动力成本为核心竞争力，如今正面临AI工厂的冲击。随着大模型等AI技术日益成熟，软件生产方式正从人工编码转向AI辅助，并催生了“近岸化”和“同步化”的新趋势。企业必须重新审视其软件开发战略，迎接这场由AI主导的生产力革命。 离岸外包的黄昏：成本优势不再 过去几十年，离岸外包是软件开发领域的常态。企业将大量编码工作转移至
最近科技圈出现了一种有趣的观点：“提示工程已死”。 这种观点认为，随着大模型日益复杂，精心设计提示词的需求正在下降。似乎只要以自然的语言与AI交流，它就能理解我们的意图。然而，这种观点虽然可以理解，却从根本上误解了提示工程的演变方向，也忽视了它所要达成的目标。 事实上，这种误解源于混淆了两种截然不同的活动。诚然，普通用户现在无需掌握任何特殊技巧，也能从ChatGPT等工具中获得不错的结果。但这种消
在大语言模型（LLM）的世界里，早期的焦点集中在预训练上，即输入海量数据集并调整数十亿个参数。但是，训练之后发生的事情同样至关重要，这就是 LLM 推理时推理 (Inference-time reasoning) 的概念。本文将深入探讨 LLM 推理时推理 的细微之处，即模型如何应用所学知识来动态地生成连贯且正确的响应。我们将分析不同的采样方法如何影响输出，以及开发者如何通过实验更好地理解模型推理
在金融服务和保险行业（BFSIA）的转型项目中，风险管理往往滞后于问题的发展。那些最初在会议中不经意的紧张氛围、回顾中被忽略的评论，或是以“资源调配”为借口拖延的交付，往往会在数周或数月后演变成引人注目的重大问题。尤其是在复杂的银行业转型中，涉及跨职能、合作伙伴和地域的变革，传统的风险管理方法显得越来越被动。那么，我们能否在症状显现之前捕捉到风险信号？能否在事态升级之前听到潜在问题的低语？大型语言
在竞争激烈的银行转型领域，项目负责人面临着永无止境的积压需求（backlog）。各种用例、系统增强和流程优化等待着被优先处理。由于资源有限，艰难的抉择不可避免：哪些项目应该启动？哪些项目应该暂停？哪些项目应该延后？本文将探讨大模型 (LLM) 如何帮助银行项目负责人更好地理解和量化这些决策背后的战略机会成本，从而做出更明智的战略选择。 1. 积压需求（Backlog）管理的挑战与机会成本 银行的数
AI智能体文艺复兴：从规则到自主，大模型驱动的智能涌现
人工智能智能体的概念由来已久，经历了从基于简单规则的系统到如今由大型语言模型（LLM）驱动的自主智能体的演变。本文将深入探讨这一演进历程，剖析规则、自主性、大模型以及智能体协作在塑造未来数字智能中的关键作用，并展望AI智能体的未来。 1. 规则至上：早期智能体的萌芽 人工智能智能体的概念可以追溯到上世纪70年代，当时的系统主要依赖于预定义的规则和指令集。这些早期智能体，通常被称为规则系统或专家系统
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