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掌握Prompt工程：与AI大模型共舞的艺术 引言 在人工智能的疆域里，Prompt工程是解锁大模型潜力的钥匙。从ChatGPT到国内的阿里通义千问，这些AI大模型正逐步改变我们与机器交流的方式。但如何才能让这些模型更好地服务于我们的需

前言 Prompt Engineering，即提示工程，是一种新兴的技术领域，它主要研究如何设计有效的提示（Prompt）来引导

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随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术已经成为AI领域的重要分支。 本文将深入探讨四种关键的大模型技术架构：纯粹Prompt提示词法、Agent + Function Calling机制、RAG（检索增强生成）以及Fine-tuning微

AI大模型应用开发教程 从这篇文章开始，我们就正式开始学习AI大模型应用开发的相关知识了。首先是提示词工程（Prompt Engineering）。 0. 什么是提示词&

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一、prompt作用 用户与AI模型沟通的核心工具，用于引导模型生成特定内容、控制输出质量、调整行为模式，并优化任务执行效果，从而提升用户体验和应用效果 二、prompt结构 基本结构 角色：设定一个角色，给AI模型确定一个基准，知道这个

点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！来自：AI部落联盟最近又出了个比较吸引人眼球的Prompt Learning，甚

引言 在本文中，我们将带您深入探索如何通过OpenAPI与ChatGPT模型进行高效交互，实现智能文本问答功能。通过LangChain库的实践，您将学习构建一个能够与用户进行自然语言对话的系统的关键步骤。 准备步骤 在动手编码之前，请

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8G显存玩转多模态大模型：MiniCPM-Llama3-V 2.5-int4量化版深度评测 【免费下载链接】MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4项目地址: https:ai.gitcodeO

阿里Qwen3-VL轻量化版本震撼发布：4B8B参数模型实现性能跃升 【免费下载链接】Qwen3-VL-8B-Thinking项目地址: https:ai.gitcodehf_mirrorsQwen

引言：大模型效率革命的新里程碑 当大语言模型的参数规模突破千亿大关时，一个尖锐的矛盾日益凸显：参数膨胀带来的性能提升与推理成本的指数级增长正在严重制约行业发展。传统密集型模

前言今夜无眠。一直写稿到现在，因为，那个源神杀回来了。今天凌晨5点，阿里发布了全新一代模型Qwen3（简称千问3）。这是它的

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前言 目前deepseek的本地部署已经较为火热，可参考（本地部署DeepSeek与国内大模型API接入_本地部署的deepseek cherry api-CSDN博客）&

老牛同学之前使用的MacBook Pro电脑配置有点旧（2015 年生产），跑大模型感觉有点吃力，操作起来有点卡顿，因此不得已捡起

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背景个人有2台电脑， 第一台： laptop cpu12th Gen Intel® Core™ i7-1260P 2.10 GHz， GPU intel iris®