AI技术

提示词工程：AI的“魔法咒语”

核心逻辑：提示词是操控AI输出的关键，优秀的提示词能让模型精准理解意图并生成高质量内容。

1. 结构化模板：

   • 角色定义：明确AI身份（如“你是一位资深算法工程师”），可提升回答专业性

   • 任务拆解：分步骤指令（如“第一步分析需求，第二步生成大纲”）可避免模型逻辑混乱

2. 进阶技巧：

   • 思维链（CoT）：添加“请逐步思考”指令，引导模型展示推理过程，准确率提升20%以上

   • 多模态提示：结合文本+代码示例（如“参考以下JSON结构生成响应”），适合开发场景。

提示词

https://m.mingzhang.cc/article/ksvf

知识库构建：让AI拥有“专业大脑”

技术核心：RAG（检索增强生成）突破大模型知识边界，企业级知识库搭建三步走：

1. 数据清洗：

   • 删除页眉页脚、敏感信息，切分超长段落（建议每段≤500字），避免信息碎片化

2. 向量化处理：

   • 使用Dify的RAG引擎，支持PDF/PPT多格式解析，语义检索准确率达90%

3. 动态更新：

   • 结合LLMOps监控日志，自动标记低质量问答并补充知识库

一文搞定智能体：让AI和你“超级协作”

👉 点击链接查看：https://m.mingzhang.cc/article/ok8o

2025新趋势：Agent从单任务助手升级为多模型协同系统

1. 开发框架：

   • Dify平台：提供50+内置工具（谷歌搜索、Stable Diffusion），支持自定义Python插件

   • 编排逻辑：通过工作流画布串联多个模型（如GPT处理文本+Stable Diffusion生成图）

2. 企业级应用：

   • 某银行案例：风控Agent组合Llama3分析报表+自研模型检测欺诈，效率提升300%。

MCP协议：模型协同的“神经网络”

技术突破：模型上下文协议（Model Context Protocol）实现多模型信息无损传递

• 典型场景：

  • 医疗诊断系统：影像模型输出结构化数据 → 文本模型生成报告 → 审核模型校验合规性。

• 优势：

  • 降低30%API调用成本，响应延迟≤0.5秒

微调实战：低成本打造专属模型

2025性价比方案：参数高效微调（PEFT）成为主流

案例：某电商用LoRA微调7B模型，客服意图识别准确率从78%提升至95%

本地部署：私有化AI的终极方案

2025硬件门槛大幅降低：

1. 轻量级方案：

   • Ollama+DeepSeek：1.5B模型可在8GB内存设备运行，生成速度10-15 tokens/秒。

2. 企业级方案：

   • Dify+Docker：支持GPU集群扩展，日均处理千万级API请求

3. 安全建议：

   • 使用合成数据训练，避免隐私泄露；区块链记录数据溯源