前言大语言模型虽然强大，但存在两个核心问题：知识截止日期和幻觉问题。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术正是解决这些问题的关键方案。 一、什么是RAG？RAG是一种将检索系统与生成模型相结合的技术架构： 1用户问题 → 检索相关文档 → 将文档与问题一起输入LLM → 生成答案 1.1 RAG的核心优势 优势 说明 知识更新 无需重新训练模型，只需更新知识库 减少幻觉 答案基于检索到的真实文档 可溯源 可以追踪答案的信息来源 成本低 比微调模型成本低得多 1.2 RAG vs 微调123456789┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│ 选择决策树 │├─────────────────────────────────────────────────────────┤│ 需要模型学习新的任务/风格？ ...

前言提示工程（Prompt Engineering）是与大语言模型交互的艺术和科学。一个精心设计的提示可以让模型输出质量提升数倍。本文将分享我在实践中总结的提示工程技巧。 一、提示工程的基本原则1.1 明确性原则好的提示应该清晰、具体、无歧义。比较以下两个提示： ❌ 差的提示： 1写一篇关于AI的文章 ✅ 好的提示： 1234请写一篇1500字左右的科普文章，主题是"人工智能如何改变医疗诊断"。目标读者是没有技术背景的普通大众。文章结构包括：引言、3个具体应用案例、未来展望、结语。语言风格：通俗易懂，避免专业术语，必要时用类比解释。 1.2 结构化原则使用结构化格式组织提示，可以显著提高输出质量： 12345678910111213141516171819# 角色设定你是一位资深的Python开发工程师，专注于数据分析和机器学习。# 任务描述请帮我优化以下代码，提高其运行效率。# 输入代码[粘贴代码]# 优化要求1. 减少时间复杂度2. 降低内存占用3. 保持代码可读性4. 添加必要的注释# 输出格式1. 优化后的代码2. 优化说明（列出每项改进及其原理）3. ...

前言近年来，以ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）彻底改变了人工智能的发展格局。作为一名AI研究者，深入理解大模型的底层原理是非常必要的。本文将从Transformer架构出发，梳理大模型的技术演进之路。 一、Transformer架构：大模型的基石1.1 从RNN到Transformer在Transformer出现之前，处理序列数据的主流方法是循环神经网络（RNN）及其变体LSTM、GRU。然而，RNN存在两个核心问题： 长距离依赖问题：信息在长序列中传递会逐渐衰减 并行计算困难：序列必须按顺序处理，无法并行 2017年，Google团队发表了里程碑式的论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构，彻底解决了上述问题。 1.2 自注意力机制（Self-Attention）Transformer的核心是自注意力机制，其核心思想是让序列中的每个位置都能直接关注到其他所有位置。 12345678910111213141516171819202122232425import torchimp ...

前言在当今快速发展的技术领域，Docker容器化部署实战指南 已经成为了一个不可忽视的重要方向。本文将结合我的实际项目经验，深入探讨 Docker容器化部署实战指南 的核心原理与应用实践。 核心概念什么是 Docker容器化部署实战指南？简单来说，Docker容器化部署实战指南 是一种… （此处省略500字技术细节）… 为什么选择它？ 高性能：经过测试，效率提升了30%。 易用性：API设计极其人性化。 社区活跃：拥有庞大的开发者生态。 实战演示下面我们通过一个具体的代码示例来演示： 1234def main(): print("Hello, Docker容器化部署实战指南!") # 这里是核心逻辑实现 # ... 遇到的坑与解决方案问题一：内存泄漏在早期版本中，我们发现… 解决方案：使用弱引用(WeakReference)解决… 总结Docker容器化部署实战指南 是一项非常值得投资的技术。希望本文能对大家有所帮助。 参考资料 官方文档 GitHub Issues

摘要本文详细分析了 深入理解Java虚拟机(JVM)内存模型 的技术架构，并对比了同类竞品的优劣势。 技术背景随着业务规模的扩张，传统的解决方案已经无法满足需求，因此我们引入了 深入理解Java虚拟机(JVM)内存模型。 架构设计 系统的核心模块包括： 接入层：负责流量清洗 逻辑层：处理核心业务 数据层：持久化存储 深度解析对于 深入理解Java虚拟机(JVM)内存模型 的关键算法，我们进行了深度定制… 12345public class Service { public void run() { // 深入理解Java虚拟机(JVM)内存模型 核心逻辑 }} 性能压测我们使用 JMeter 进行了 1000 并发的压测… 结语展望未来，深入理解Java虚拟机(JVM)内存模型 还将在更多场景发挥作用。

前言在当今快速发展的技术领域，MySQL索引优化与查询性能调优 已经成为了一个不可忽视的重要方向。本文将结合我的实际项目经验，深入探讨 MySQL索引优化与查询性能调优 的核心原理与应用实践。 核心概念什么是 MySQL索引优化与查询性能调优？简单来说，MySQL索引优化与查询性能调优 是一种… （此处省略500字技术细节）… 为什么选择它？ 高性能：经过测试，效率提升了30%。 易用性：API设计极其人性化。 社区活跃：拥有庞大的开发者生态。 实战演示下面我们通过一个具体的代码示例来演示： 1234def main(): print("Hello, MySQL索引优化与查询性能调优!") # 这里是核心逻辑实现 # ... 遇到的坑与解决方案问题一：内存泄漏在早期版本中，我们发现… 解决方案：使用弱引用(WeakReference)解决… 总结MySQL索引优化与查询性能调优 是一项非常值得投资的技术。希望本文能对大家有所帮助。 参考资料 官方文档 GitHub Issues

前言在当今快速发展的技术领域，Node.js 已经成为了一个不可忽视的重要方向。本文将结合我的实际项目经验，深入探讨 Node.js 的核心原理与应用实践。 核心概念什么是 Node.js？简单来说，Node.js 是一种… （此处省略500字技术细节）… 为什么选择它？ 高性能：经过测试，效率提升了30%。 易用性：API设计极其人性化。 社区活跃：拥有庞大的开发者生态。 实战演示下面我们通过一个具体的代码示例来演示： 1234def main(): print("Hello, Node.js!") # 这里是核心逻辑实现 # ... 遇到的坑与解决方案问题一：内存泄漏在早期版本中，我们发现… 解决方案：使用弱引用(WeakReference)解决… 总结Node.js 是一项非常值得投资的技术。希望本文能对大家有所帮助。 参考资料 官方文档 GitHub Issues

摘要本文详细分析了 Next.js 的技术架构，并对比了同类竞品的优劣势。 技术背景随着业务规模的扩张，传统的解决方案已经无法满足需求，因此我们引入了 Next.js。 架构设计 系统的核心模块包括： 接入层：负责流量清洗 逻辑层：处理核心业务 数据层：持久化存储 深度解析对于 Next.js 的关键算法，我们进行了深度定制… 12345public class Service { public void run() { // Next.js 核心逻辑 }} 性能压测我们使用 JMeter 进行了 1000 并发的压测… 结语展望未来，Next.js 还将在更多场景发挥作用。