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RSS订阅原创 AI Agent 开发全流程详解：从需求拆解到上线运维（附图文操作指南）
摘要：本文以“可落地的 AI Agent 项目”为主线，完整梳理从需求定义、架构设计、工具与记忆实现、提示词工程、评测调优，到部署上线与持续运维的全流程。全文按六个阶段展开，每个阶段都给出具体操作步骤、关键代码与常见坑位，并配套流程图、架构图、提示词模板、工具封装示例、评测指标表和开发清单，帮助你把一个 Demo 级 Agent 逐步做成能真正跑在业务里的产品。
2026-11-03 11:48:02
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原创 “智游贵州”——AI旅游规划大语言模型
想想看，以前咱们做攻略，得在各个旅游网站、APP之间来回切换，收集信息，还要自己整理、规划，特别费时间。比如你去贵阳玩三天，模型会帮你安排第一天去黔灵山公园、甲秀楼，第二天去青岩古镇，第三天去花溪公园，每个景点之间的交通方式、大概花费时间都写得清清楚楚。比如酸汤鱼，会告诉你它的历史渊源，哪家店的酸汤最正宗，甚至还会提醒你它的热量大概是多少，让你在享受美食的同时也能关注健康。好了，今天的分享就到这里，咱们下次再见！比如三天两晚的行程，大概需要多少钱，门票占多少，餐饮占多少，交通占多少，一目了然。
2025-12-28 22:14:11
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原创 Datawhale大模型微调实战
本文介绍了大模型微调技术及其应用，重点阐述了参数高效微调方法（如LoRA）如何通过少量参数训练实现媲美全量微调的效果。以源2.0-2B模型为例，详细展示了在BAAI/COIG-PC-Lite数据集上进行简历命名实体识别微调的全流程，包括环境准备、模型下载、数据处理、LoRA微调训练及效果验证。通过构建AI简历助手，实现了8类关键实体信息的自动提取，显著提升简历处理效率。实验结果表明，该方法在降低算力需求的同时保持了良好的模型性能，为实际应用提供了可行方案。
2025-12-22 12:00:00
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原创 Datawhale大模型RAG实战
本文介绍了检索增强生成（RAG）技术，通过引入外部知识解决通用大模型的知识局限、数据安全风险和模型幻觉问题。RAG流程包括离线计算（文档处理、向量化存储）和在线计算（查询处理、检索排序、生成回复）。文章基于Yuan2-2B-Mars模型搭建简化版RAG系统，详细说明环境准备、模型下载（使用bge-small-zh-v1.5向量模型）和操作步骤，帮助读者掌握RAG核心技术。完整教程可参考Datawhale官方内容。
2025-12-18 12:00:00
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原创 Datawhale AI夏令营 「2025全球AI攻防挑战赛-赛道一：图片全要素交互认证-生成赛」的赛事项目实践
本次比赛的挑战在于：AIGC图片生成 ：模型的挑战在于如何准确理解复杂的文本描述（Prompt），并生成出既美观又真实的图片。自然场景图片编辑 ：编辑后的内容需要与原图在光影、透视和纹理上完美融合，不留痕迹。视觉文本编辑 ：修改后的文字必须与原图中的文字在字体、大小、光影、背景融合度等方面保持高度一致，这要求模型具备强大的文字渲染与融合能力。Deepfake ：需要将源人脸的身份特征自然地迁移到目标人脸的表情、姿态和光照环境中，避免出现光照环境中，避免出现不自然的面部边缘或肤色差异。
2025-08-12 22:10:40
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原创 Datawhale AI夏令营 「2025全球AI攻防挑战赛-赛道一：图片全要素交互认证-生成赛」的赛事项目实践
随着大模型（Deepseek、GPT、LLaMA等）的爆发式应用，AI技术已深度融入金融、医疗、智能终端语音交互场等核心领域，但用户所遭受的深度伪造身份攻击也随之浮出水面。为应对这一全球性挑战，由中国图象图形学学会、蚂蚁集团、云安全联盟CSA大中华区主办，广泛联合学界、机构共同组织发起2025全球AI攻防挑战赛，本次大赛聚焦生活、金融、健康场景下数字身份AI大模型智能交互认证安全，共分为图、视、音三大场景赛道，并以攻防闭环的方式设置赛程突破静态攻防格局，从而成为推动安全技术进化、筑牢可信AI生态的关键力量。
2025-08-10 21:29:57
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原创 Datawhale AI夏令营 「结构化数据的用户意图理解和知识问答挑战赛」的赛事项目实践——大模型技术方向的学习
最近参加了datawhale夏令营的结构化数据的用户意图理解和知识问答挑战赛的赛事项目实践，基于列车信息查询与问答，传统的人工查询方式效率低下，且难以应对复杂的多条件查询需求。因此本项目将和大家一起探讨，如何用AI赋能这项工作。在基础方案中，我们掌握了如何通过模型蒸馏构建SFT数据集，并利用LoRA微调技术在讯飞星辰MaaS平台上训练出能够回答单字段查询的学生模型。但我们只回答了智能列车问答系统的部分问题。本进阶教程将引导您深入思考赛题的复杂性，探索更多优化方案和创新思路，助您，下面和大家一起学习分享。
2025-07-31 21:01:45
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原创 Datawhale AI夏令营 「结构化数据的用户意图理解和知识问答挑战赛」的赛事项目实践
最近参加了datawhale夏令营的结构化数据的用户意图理解和知识问答挑战赛的赛事项目实践，基于列车信息查询与问答，传统的人工查询方式效率低下，且难以应对复杂的多条件查询需求。因此本项目将和大家一起探讨，如何用AI赋能这项工作。我调整了数据构建的策略，采用了 模型蒸馏（Model Distillation）的思想进行一定的改变和优化，下面和大家一起学习分享
2025-07-28 22:06:06
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空空如也
空空如也
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