20、使用 Vertex AI 释放生成式 AI 的潜力

使用 Vertex AI 释放生成式 AI 的潜力

在当今人工智能飞速发展的时代,生成式AI(GenAI)正逐渐成为各个领域中不可或缺的工具。Vertex AI GenAI 为我们提供了强大的能力,让我们能够更高效、更灵活地利用生成式AI技术。本文将深入探讨 Vertex AI GenAI 的相关知识,包括提示设计、使用 GenAI Studio 生成内容以及构建和部署 GenAI 应用程序等方面。

提示设计基础

在开始使用 GenAI Studio 进行实验之前,了解提示设计和工程的基本概念至关重要。

什么是提示?

在生成式AI或自然语言处理(NLP)的背景下,“提示”是指输入到语言模型中的文本字符串,用于生成相应的输出文本。它可以是一个句子、一个短语,甚至是一个单词,具体取决于手头任务的特定要求。提示的作用是指导模型根据给定的输入生成文本。

什么是提示设计或提示工程?

“提示设计”是指精心设计和优化输入到语言模型的提示,以实现所需的输出或结果的过程。这一过程需要理解语言的细微差别和AI模型的行为,以引出符合用户期望的响应。提示设计对于使用生成式大语言模型(LLM)来说是一个关键方面。

提示设计的重要方面
  • 清晰性 :确保提示清晰地向模型传达所需的任务。
  • 特异性 :使提示具体,避免产生模糊或过于笼统的响应。
  • 上下文 :在提示中提供足够的上下文,以促进更有根据和相关的输出。
分布式微服务企业级系统是一个基于Spring、SpringMVC、MyBatis和Dubbo等技术的分布式敏捷开发系统架构。该系统采用微服务架构和模块化设计,提供整套公共微服务模块,包括集中权限管理(支持单点登录)、内容管理、支付中心、用户管理(支持第三方登录)、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等功能。系统支持服务治理、监控和追踪,确保高可用性和可扩展性,适用于中小型企业的J2EE企业级开发解决方案。 该系统使用Java作为主要编程语言,结合Spring框架实现依赖注入和事务管理,SpringMVC处理Web请求,MyBatis进行数据持久化操作,Dubbo实现分布式服务调用。架构模式包括微服务架构、分布式系统架构和模块化架构,设计模式应用了单例模式、工厂模式和观察者模式,以提高代码复用性和系统稳定性。 应用场景广泛,可用于企业信息化管理、电子商务平台、社交应用开发等领域,帮助开发者快速构建高效、安全的分布式系统。本资源包含完整的源码和详细论文,适合计算机科学或软件工程专业的毕业设计参考,提供实践案例和技术文档,助力学生和开发者深入理解微服务架构和分布式系统实现。 【版权说明】源码来源于网络,遵循原项目开源协议。付费内容为本人原创论文,包含技术分析和实现思路。仅供学习交流使用
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