AI项目如何选择技术路线？-优快云博客

面对一个AI需求，如何选择技术方案？

比如在进行文本标注任务时，如果遇到需要从文本中提取特定标签的情况，我们可以采取以下步骤来优化和提升标签提取的准确度：

1.初步尝试提示词工程：根据已有的标签体系，编写提示词并利用大型语言模型进行初步的标签提取。如果模型只能提取部分所需标签，比如需要10个但只得到5个，这表明存在一定的局限性。

2. RAG知识库：识别出未能提取的标签后，尝试扩充这些标签相关的知识库，然后重新编写提示词，再次进行测试，看是否能够提取更多标签，这时候可能提取出来7个。

如果经过上述步骤后，标签提取数量仍然不足，需要分析问题所在。可能是基础模型的能力限制，知识库信息不足，或者单一提示词无法满足复杂任务的需求。

3.Agent智能体：采用Agent智能体策略，根据问题的性质采取不同措施：

如果是模型能力问题，可以通过Agent调用更高级的模型。
如果是知识库不足，可以利用Agent进行网络搜索以补充信息。
如果单一提示词不足以完成任务，可以通过设计工作流，将任务分解为多个步骤来逐步处理。

4. 微调：通过上述方法，可能能够提取到9个标签。对于最后一个难以提取的标签，最后考虑使用更为复杂的微调技术。

微调是一个复杂的过程，需要大量的标注数据和反复的训练。这一过程可能不会总是带来预期的效果，有时甚至可能导致性能下降。因此，许多原始设备制造商并不推荐轻易采用微调。

微调哥说：“不要迷信哥！”。这像葵花宝典提到的：欲练此功，必先自宫。等练完后再发现：不自宫亦可成。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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