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万字长文，AI大模型的应用实践总结

、大模型评估、大模型生态相关技术等相关内容，同时，也对之前写过的一些大模型相关的文章进行了汇总，篇幅太长，建议先收藏后再阅读。

大模型

基于本地知识的问答机器人langchain-ChatGLM

如何将具体业务知识融合到大语言模型里，是问答机器人落地应用需要考虑的一个重要问题。

langchain

解读：一个数学在线教育网站如何做到一千万月访问量

6月访问量是1050万，7月是890万，8月访问量980万，虽然每月流量会有一些变化，但整体趋势是稳定的，可以认为是一个月访问量千万的网站。

访问量

大厂都在用的结构化Prompt，把写提示词变成填空题！

3、提高效率，结构化提示通常直接进入主题，减少了不必要的追问或重复。

prompt 大模型

请以“亮相”为题目写一篇记叙文，要求不少于700字。

我用流畅的语言、抑扬顿挫的语调、清晰的声音向全校师生汇报了我对环保问题的看法和建议。

中文大模型训练

AI必备Prompt技巧《提问的艺术——让AI导出高质量答案》

五、答案格式：答案格式的 prompt 通常会给出一些问题，并要求 AI 回答问题。

prompt 提示词

大模型时代-行业落地的再思考

写在前面大家好，目前大模型落地是大家特别关心的问题，之前我也对垂直领域大模型的做了一些思考并对领域开源模型进行汇总。

大模型

大模型微调应用实践，没那么简单，看看曾经踩过的坑

随着各大模型开源免费商用，应该会有更多的企业参与到大模型的微调应用，也许会碰到各种问题。

大模型

从零开始用LangChain、Pinecone和LLMs搭建你自己的文档问答系统

我们的用例重点是在特定的文档上回答问题，仅依赖于文档中的信息来生成准确和符合上下文的答案。

知识库 langchain

大模型下半场，关于Agent的几个疑问

如果只是智商不够的问题，当GPT-4成为GPT-5，有了更高的智商，即可弥补之前的问题。

大模型

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

什么时候需要LLM微调说起LLM，总会涉及到上下文学习、零样本、单样本和少样本推理等话题。

大模型微调

感受恐惧的力量：用 ChatGPT 分析288 篇 10w+ 公众号文章标题的情感分布

最终，我选择了让 ChatGPT 来对微信公众号的文章标题进行分类，看一下那些 10w+ 文章的标题都是怎么吸引人的。

大模型

百川智能RAG方案总结：搜索出生的百川智能大模型RAG爬坑之路

今天对百川的RAG方法进行解读，百川智能具有深厚的搜索背景，来看看他们是怎么爬RAG的坑的吧～总的来说，百川通过长上下文模型(192k)+搜索增强结合的方法来解决知识更新，降低模型幻觉的问题，使得其在

RAG 大模型

会“追问”的Agent，大模型知识库另类实践

图1: 知识型问题 vs 政策型问题相较于知识型问题，政策型问题对于知识库应用判定用户意图的能力和回答的准确性上有着近乎苛刻的要求： 100%的准确。

大模型

本地运行140亿参数，阿里千问玩起来！Qwen+Win11+3060

模型简介通义千问-14B（Qwen-14B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的140亿参数规模的模型。

大模型

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