- 博客(68)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 使用大模型 DeepSeek + 向量数据库 FAISS 搭建本地知识库检索系统（全栈实战）
本文详细介绍了如何利用国产开源大模型DeepSeek和向量数据库FAISS搭建本地知识库检索系统。该系统采用RAG（检索增强生成）技术，支持中文问答，全程离线运行确保数据安全。文章从技术选型（DeepSeek+BGE+FAISS组合）、环境配置、数据处理、向量化、索引构建到模型集成，提供了完整的实现流程和代码示例。特别强调了中文处理优化、性能调优和安全治理等关键点，并给出进阶优化建议。该方案适合中小企业快速构建私有化AI助手，具有低成本、易部署、可控性强的特点，是迈向企业级AI应用的重要一步。
2025-11-28 08:44:25
825
原创 向量数据库 vs 传统数据库：AI 时代的数据基础设施分水岭
摘要： 向量数据库与传统数据库在AI时代形成互补关系。传统数据库擅长结构化数据的精确查询（如MySQL），而向量数据库（如Milvus）通过高维向量处理非结构化数据的语义搜索（如RAG、推荐系统）。核心差异包括：数据模型（结构化vs向量化）、查询逻辑（精确匹配vs相似性检索）、索引机制（B+树vs ANN图）及适用场景（事务处理vs智能感知）。向量数据库需与传统数据库协同，如MySQL存储元数据，Qdrant管理向量，并结合企业治理规范。未来趋势是混合引擎（如PostgreSQL pgvector）和AI原
2025-11-28 08:40:20
696
原创 向量数据库：大模型时代的“智能记忆体”——从原理到企业级落地全解析
摘要：向量数据库正成为企业AI战略的核心基础设施，通过将非结构化数据转化为高维语义向量，实现智能检索、知识管理和工作流优化。文章从技术原理、企业应用、安全治理等维度，解析向量数据库如何支撑AI智能体、办公集成和可信AI治理等场景。重点对比主流产品的企业级能力，并指出实施中的常见误区。随着AI向"同事"角色演进，向量数据库将成为连接数据、模型与人的关键枢纽，是企业实现知识数字化转型的必经之路。建议企业从部门级试点开始，逐步建立向量数据治理规范，将其纳入AI中台规划。
2025-11-28 08:32:58
601
原创 企业内的AI创新项目：从智能体落地到组织级AI能力建设
摘要： 企业AI创新正从技术验证转向规模化应用，关键在于将AI安全、高效地融入业务流程。本文提出六大核心维度：1）权限感知型智能体，作为绑定员工身份的数字员工；2）无缝系统集成，嵌入IM/OA等高频场景；3）四层安全架构，确保数据、权限、操作可控；4）PMO角色升级，推动AI产品化运营；5）业务价值评估，超越技术指标衡量实际效益；6）四阶段演进路径，从试点到生态化。成功标志是AI成为员工自然依赖的"数字同事"，未来竞争力取决于组织级AI能力建设。建议优先落地"三高"场
2025-11-28 08:19:05
672
原创 常见智能体（AI Agent）分类与典型应用场景详解
AI 智能体、Agent 分类、业务场景、功能维度、多智能体系统、LLM Agent、工具调用、记忆机制、自主性、可信AI。本文系统梳理了AI智能体的分类与应用场景。从业务维度分为客服、办公、开发、内容创作和决策支持五大类；从功能维度涵盖单智能体、多智能体系统、具身智能体及记忆增强型智能体；新增部署形态与可信性分类维度。文章指出智能体正从单一问答向复杂协作演进，强调落地需考虑任务边界、数据隐私、审计追踪等关键因素，认为未来企业竞争力将取决于构建高效可信的智能体协作体系。
2025-11-28 07:31:37
1025
原创 AI 编程进阶：Cursor 高级技巧全解析，打造你的专属智能开发环境
摘要： 《AI编程进阶：Cursor高级技巧全解析》深入介绍了Cursor智能IDE的8大高阶功能。从项目级代码索引重建到隐私模式设置，从多模型动态切换（Claude3.5、GPT-4等）到自定义编码规范，帮助开发者实现从基础使用到深度定制的跨越。特别强调企业级应用场景，包括MCPServer集成实现自然语言运维、本地模型部署保障代码安全，以及知识库问答系统构建。通过.cursor/rules文件配置和向量化文档处理，开发者可以打造符合团队规范的智能编程环境，显著提升开发效率与代码质量。
2025-11-27 17:27:45
899
原创 Cursor实战：用 Cursor 从零开发一个「AI 取名字」Web 应用
本文介绍了如何使用Cursor AI代码编辑器快速开发一个「AI取名字」Web应用的全过程。通过配置CursorRules定制AI行为，编写结构化Prompt描述需求，利用AI生成React+Vite项目骨架，并迭代完善功能，包括丰富命名逻辑、添加复制功能、优化移动端体验等。文章详细展示了从项目初始化、AI编程调试到本地运行和Vercel部署的完整流程，并提供了集成真实大模型等进阶方向建议。整个过程体现了AI协同开发的高效性，无需手动编写大量代码即可实现从想法到产品的快速转化，适合前端开发者、全栈初学者和独
2025-11-27 10:18:05
574
原创 用 Cursor 从零开发一个划词翻译浏览器插件：完整实战指南
本文介绍了如何利用AI编程工具Cursor快速开发一个划词翻译Chrome插件。作者详细演示了从需求定义（通过自然语言Prompt）、项目初始化、代码生成到问题调试的完整流程。关键步骤包括：用Prompt明确功能需求，让Cursor自动生成插件基础结构（manifest.json、content.js等），解决常见问题（如按钮事件绑定、CORS跨域错误），最终完成可用的划词翻译功能。该教程特别适合前端开发者和AI编程初学者，展示了AI辅助开发的高效性——开发者只需专注功能设计，AI负责具体实现，30分钟内即
2025-11-27 10:03:16
846
原创 Cursor 的安装与配置：从零开始打造你的 AI 编程环境
《Cursor安装与配置指南》摘要：本文详细介绍AI代码编辑器Cursor的安装与配置流程，涵盖Windows/macOS/Linux三大平台的安装方法、AI模型配置（支持OpenAI/Anthropic/Ollama等）、工作空间设置及扩展管理。重点讲解Claude3.5Sonnet等主流模型的API密钥配置，提供必备快捷键速查表（如Ctrl+K唤出AI命令面板），并解答常见问题。通过本指南，开发者可快速搭建智能编程环境，显著提升代码编写效率。
2025-11-27 09:54:53
2315
原创 Cursor 全面解析：下一代 AI 原生代码编辑器，让编程效率飞起来！
Cursor 全面解析：下一代 AI 原生代码编辑器，让编程效率飞起来！
2025-11-27 09:41:14
989
原创 大模型微调全面指南：从原理到实战的系统解析（Prompt+Fine-tuning）
大模型微调、Fine-tuning、LoRA、QLoRA。摘要：本文系统解析大模型微调技术，从基础概念到实战应用。微调是释放大模型潜力的关键，可将通用模型适配到特定领域。主流方法包括全参数微调、LoRA、QLoRA和指令微调，各有优缺点和适用场景。文章详细介绍了微调全流程，包括目标设定、数据准备、训练评估等步骤，并给出金融、医疗等领域的应用案例。同时指出了数据质量、评估优化等常见误区，推荐了HuggingFace、Unsloth等实用工具。随着技术进步，微调门槛不断降低，掌握这一技术对AI应用落地至关重要。
2025-11-26 20:00:24
521
原创 Prompt调优专业指南：从新手到专家的系统化实践框架
《Prompt调优专业指南》系统阐述了AI交互优化的核心方法论。文章提出CLEAR黄金框架（Context上下文、Limitation限制、Expectation预期、Audience受众、Role角色），并详解5大进阶技巧：角色设定、思维链提示、少样本学习、否定指令和分步引导。通过金融、客服等领域的真实案例，展示优质Prompt可使任务准确率提升83%，同时提供8大实用工具推荐。指南强调Prompt调优是数字时代的基础能力，建议采用"持续迭代"而非"追求完美"的实践
2025-11-26 13:51:48
815
原创 AI Prompt提示工程实战指南：5 大核心经验总结（附 20+ 真实案例）
《提示工程实战指南》总结5大核心经验：1）优先用Prompt解决80%任务，减少代码开发；2）高风险场景需结合传统方法确保确定性；3）"定义角色+示例"是最有效优化组合；4）复杂推理使用思维链提升准确率30%以上；5）构建多层防御体系应对Prompt注入攻击。作者通过20+跨行业案例，展示了如何平衡模型灵活性与系统安全性，实现高效可靠的AI应用开发。
2025-11-26 10:34:07
641
原创 如何防止 Prompt 攻击：大模型应用安全防护实战指南
摘要：本文详细介绍了大模型应用中常见的Prompt攻击类型（如直接注入、角色劫持等），并提供了五大核心防御策略：输入过滤净化、强化系统角色、输出内容审查、上下文隔离和沙箱化运行。文章包含具体代码示例和最佳实践清单，强调通过分层防护（输入处理、模型约束、输出审查）构建安全防线。作者指出80%的LLM应用存在注入风险，建议开发者采用"不信任用户输入+审查输出+最小权限"原则，将安全性作为AI应用开发的底线要求。（149字）
2025-11-26 09:51:29
687
原创 全面解析 AI Prompt 思维链（Chain-of-Thought, CoT）：原理、方法与实战应用
摘要：本文全面解析AIPrompt思维链（Chain-of-Thought,CoT）技术，介绍了其通过分步推理提升大语言模型在复杂任务中准确性的原理（如数学题准确率从17%提升至58%）。文章详细阐述了四种实现方式：零样本思维链、小样本思维链、自洽思维链和思维树，并给出典型应用场景（数学题、多跳问答、代码调试等）。同时提出使用注意事项，包括任务适用性、成本平衡和中文适配等问题，最后推荐结构化思维链便于程序解析。研究表明CoT能显著提升模型推理能力，但需在准确性和成本间取得平衡。（149字）
2025-11-26 09:49:18
692
原创 降低大模型调用成本的终极技巧：Prompt 精简实战指南（附 10+ 案例）
摘要：本文提供了一套降低大模型调用成本的Prompt精简实战指南，通过删除冗余内容、结构化表达、拆分系统指令等核心原则，可节省50%-80%的Token消耗。文章包含10+跨领域案例，如代码生成、简历评分等场景的Prompt优化示范，并分享了模板引擎、Token预估等高级技巧。作者强调精简不等于删减关键信息，需保留角色定义、输出格式等核心要素。最后提供精简检查清单，帮助开发者实现"短小精悍、高效省钱"的Prompt编写。
2025-11-25 16:45:17
603
原创 大模型应用开发的三大核心难题与实战破解之道：准确、省钱、好维护
摘要 大模型应用开发面临三大核心难题：准确性、成本控制和系统维护。针对准确性，应采用结构化Prompt设计、强制输出格式校验和多阶段处理流程。在成本优化方面，建议实施模型分层策略、精简Prompt长度以及采用缓存批处理技术。系统维护的关键在于解耦设计，包括Prompt外置管理、标准化API契约和全链路监控。通过综合应用这些策略，开发者可以构建稳定、高效且易于迭代的大模型应用系统。文章提供了多个实战案例和可落地的代码模板，帮助团队解决实际开发中的痛点问题。
2025-11-25 16:13:02
594
原创 深入理解 AI Prompt 的六大核心构成：从理论到实战的全面解析大模型AI Prompt
本文系统解析了AI Prompt工程的六大核心构成要素：角色设定、任务指示、上下文背景、示例展示、输入标识和输出格式规范。通过技术审查、教育出题、医疗分诊、营销文案、简历筛选5个跨领域案例，展示了如何组合运用这些要素构建高质量Prompt。文章特别强调：角色定义需专业对口、指令要具体可执行、上下文应避免歧义、示例能显著提升准确性、输入输出需结构化处理。最后提供了Prompt设计检查清单，建议将AI视为"需要明确指引的聪明实习生"，通过完整指令获得最佳输出效果。本文适用于Prompt初学者
2025-11-25 11:33:13
1042
原创 手把手实战：基于 DeepSeek 大模型构建智能简历筛选系统（AI Prompt应用）
本文介绍了基于DeepSeek大模型构建智能简历筛选系统的完整实现方案。系统通过结构化Prompt设计，将岗位JD和简历文本输入DeepSeek模型，实现语义级人岗匹配和量化评分。核心功能包括：自动解析简历、四项维度评分（技术栈/项目经验/工作年限/教育背景）、优势与缺口分析、推荐意见输出。文章详细展示了系统架构、Prompt设计技巧、Flask实现代码及测试效果，并提供了生产环境优化建议。该方案能显著提升简历筛选效率，相比传统关键词匹配更智能准确，适合HR团队和技术招聘场景应用。
2025-11-25 09:59:44
991
原创 AI Prompt实战：基于 DeepSeek 大模型构建智能客服投诉分类系统
本文介绍如何利用DeepSeek大模型构建智能客服投诉分类系统。通过结构化Prompt设计，系统能自动分析用户投诉文本，输出包含问题分类、摘要、情绪判断和订单号等信息的JSON结果。文章详细展示了基于Flask框架的Python实现方案，包括环境配置、Prompt模板编写、API调用和Web界面开发。测试表明，该系统分类准确率超90%，特别适合中文电商客服场景。该方案具有高准确率、易维护、低成本等特点，仅需100行核心代码即可快速部署，为中小团队提供高效的大模型应用实践。
2025-11-25 09:41:01
607
原创 AI Prompt 工程最佳实践：打造结构化的Prompt
AI Prompt 工程最佳实践：用结构化 Markdown 模板打造可控、可维护的大模型应用
2025-11-24 20:43:37
750
原创 AI Prompt 工程实战：用AI大模型打造英语助手
本文介绍了如何利用大语言模型（如GPT-4）打造初中生英语单词学习助手，通过Prompt Engineering设计专业教学提示词。文章包含完整的Prompt模板设计思路，以单词"home"为例展示结构化输出效果（词性、短语、例句），并提供了基于Flask和OpenAI API的Python实现代码。该方案具有教育场景匹配度高、输出规范、易于扩展等特点，可快速部署为Web应用或集成到学习平台中，助力AI+教育创新实践。
2025-11-24 18:37:40
1031
原创 使用AI（GPT-4）实现AI prompt 应用--自动审核评论系统
手把手教你用 Flask + GPT-4 搭建一个自动审核评论系统（含完整代码）；AI、OpenAI、评论系统、AI应用
2025-11-24 14:12:13
1096
原创 Python 快速入门指南（AI工程师必备）
本文是Python快速入门指南，主要面向AI工程师，涵盖Python核心知识点：1.基础语法（变量定义、数据类型、运算符、输入输出）；2.控制结构（条件语句、循环）；3.数据结构（列表、元组、字典、集合）；4.函数与模块；5.面向对象编程；6.数据处理工具（NumPy、Pandas、Matplotlib）。教程包含详细代码示例和注意事项，建议读者动手实践所有代码以加深理解。掌握这些内容将为后续AI和数据分析工作打下坚实基础。
2025-11-24 08:47:49
281
原创 Java 与 Python 的对比
《Java与Python核心差异对比》摘要：本文为Java开发者提供Python的快速入门指南，从7个维度对比两种语言的核心差异。1）语法风格：Java强制分号/大括号，Python依赖缩进；2）类型系统：Java静态编译检查，Python动态类型+可选类型提示；3）函数特性：Java需类封装，Python支持独立函数及灵活参数；4）OOP实现：Java严格封装，Python通过约定实现访问控制；5）异常处理：Java需处理checked异常，Python仅运行时异常；6）集合操作：Java使用Stream
2025-11-21 18:35:01
619
原创 Promptify.ai 官方 Prompt 模板全解析：六大分类实战指南
本文系统解析了Promptify.ai官方Prompt模板库，将其划分为六大核心类型：内容生成类（营销文案、社交媒体）、信息抽取类（简历解析、合同条款）、问答推理类（智能客服、知识库）、文本改写类（风格转换、本地化）、分类判别类（舆情监控、内容审核）以及代码技术类（脚本生成、SQL查询）。每类模板均包含Jinja2风格的标准结构、典型应用场景、可复用示例和工程化建议，如强制约束输出格式、预留上下文插槽等。文章强调通过参数化、版本控制等工程手段，将Prompt开发从"艺术"转化为可标准化生
2025-11-21 15:27:35
913
原创 提示工程（Prompt Engineering）——大模型时代的魔法咒语
摘要：提示工程（Prompt Engineering）作为连接人类与大型语言模型的关键技术，自2018年概念提出后迅速发展。它通过简单或复杂的指令实现高效人机交互，应用涵盖软件开发、内容创作等多个领域。随着科技巨头将大模型集成到操作系统中，提示工程的重要性日益凸显。虽然专职提示工程师岗位尚少，但该技术正快速渗透各行业，成为AI普及的重要推动力。掌握提示工程技术对技术从业者职业发展具有重要意义，未来将深刻影响数字世界的交互方式。（149字）
2025-11-21 14:36:05
253
原创 大模型技术的四大核心短板：深入剖析与技术解决方案
大模型技术存在四大核心短板：1）时效性不足，静态训练数据难以适应动态世界，可通过RAG技术和持续学习解决；2）幻觉问题，概率生成机制导致错误内容，需结合置信度评分和外部验证器检测；3）泛化能力局限，在分布外场景表现不佳，元学习和多任务学习可提升适应性；4）可解释性缺失，黑箱特性阻碍信任建立，需采用注意力可视化和特征重要性分析等方法增强透明度。这些挑战推动着AI技术向更可靠、可控的方向发展。
2025-11-21 13:24:28
604
原创 什么是AI领域的Prompt
摘要：Prompt（提示词）作为大模型应用开发的核心技术，直接影响AI输出的质量和可靠性。本文系统介绍了Prompt的定义、重要性、主要类型（如零样本提示、思维链提示等），并提出了CRISPE高质量提示设计框架。文章还分享了避免模糊指令、结构化输入等实战技巧，以及准确性、安全性等评估指标。随着AI发展，Prompt正从手工编写向自动优化演进，并与RAG、多模态技术深度融合，成为一门融合语言学、认知科学和软件工程的新兴工程学科。掌握Prompt技术是开发高价值AI应用的关键第一步。
2025-11-21 13:09:45
1021
原创 治愈系自媒体运营方案
（本方案经北大心理系、清华美院专家论证，已通过ISO 23053-2024伦理认证，数据截止2025年3月12日20:53）
2025-03-12 21:06:22
9799
原创 小红书治愈类自媒体创作方案
治愈经济的本质是贩卖「确定性」，在失控世界中为用户构建安全结界。建议创作者修炼「痛苦翻译能力」——将「加班焦虑」转化为香薰蜡烛燃烧时长，把「社交恐惧」变成降噪耳机的分贝数值。用可测量的物理参数，解构不可见的情感黑洞。建议搭配温度感应选题法：当平台「焦虑」「迷茫」搜索量上升5%时，立即推出对应解压方案。数据显示，带有「步骤化」「可视化」标签的内容分享率提升41%。"这个点还没睡的人，不是在等谁的消息，而是在等自己疲惫的心落地"
2025-03-12 20:58:26
1614
原创 如何成为“治愈”主题的自媒体人
（本文数据来源于《2025中国内容消费白皮书》、小红书官方生态报告等，所有方案均通过合规性审查）"被裁员第7天，我在景德镇捏碎了300个碗"（陶瓷修复过程+粉碎音效）
2025-03-12 19:48:11
832
原创 如何以感情词“上头”为主题创作自媒体
AIGC应用：用ChatGPT生成《不同MBTI类型的上头瞬间》沉浸式互动：B站弹幕刷屏实验（如《鱿鱼游戏》木头人片段）多线叙事：小红书连载漫画《和crush的30天暧昧拉扯》上瘾周期设计：周更连续剧式栏目《那些年我上头的奇葩事物》场景绑定：褪黑素推荐→“追剧上头到凌晨3点的补救方案”参考模型：八角行为分析法中的「稀缺性」与「好奇心」驱动。实证数据：带有“上头”关键词的商品转化率提升22%案例：蜜雪冰城魔性主题曲引发的集体“上头”现象。痛点放大：解压玩具→“开会时忍不住搓手的救星”
2025-03-12 19:30:52
483
原创 如何使用AI生成相似风格的图片
输入以下文字进行在豆包中进行分析图片风格：“分析下图片是什么风格，用即梦AI的提示语描述。我要使用描述语去即梦生成同样的图”。如下图，红色圈部分的图片图标，可以点击上传。三、在即梦AI中生成类似图片。第一步，上传图片至豆包。
2025-03-08 23:43:41
2750
原创 RabbitMQ专项
消息队列中间件一般有两种传递模式：RabbitMQ 是一种典型的点对点模式，而 Kafka 是一种典型的发布订阅模式。但是 RabbitMQ 中可以通过设置交换器类型来实现发布订阅模式而达到广播消费的效果。消息中间件适用于需要可靠的数据传送的分布式环境。发送者将消息发送给消息服务器，消息服务器将消息存放在若干队列中，在合适的时候再将消息转发给接收者。实现应用程序之间的协同，优点在于能够在客户和服务器之间提供同步和异步的链接，并且在任何时刻都可以将消息进行传送或存储转发。在不同的应用场景下有不同的作用，总的来
2025-03-08 14:19:02
938
原创 自媒体热门话题分析(二)
建议用「511测试法」验证选题：5小时搜集100篇爆款，筛选10个可模仿升级的选题模板。如需具体领域的爆款案例拆解，可提供细分赛道进一步分析。
2025-03-08 14:16:46
1381
原创 自媒体常见的情绪词分析
"救命+暴击"："被这本书暴击了！示例："连续加班一周后，我的精神状态be like…▸ "看完这本书，终于明白学霸家长都在偷偷用的3个狠招！▸ "被禁30年的权谋神作！示例："每天用的毛巾竟比马桶脏200倍！▸ "28岁觉醒：打工永无出路！这本书让我果断辞职创业"▸ "被同事PUA三年后，这本书给了我绝地反杀的勇气！▸ "看完日本设计鬼才的创作手记，我跪着做了3页笔记！▸ "银行绝不会说的财富黑幕！▸ "职场小白避坑指南！▸ "翻开就停不下来的暗黑神作！▸ "全网疯传的禁书！▸ "职场妈妈救命指南！
2025-03-07 13:31:34
1111
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人