Coding Road

Context（上下文）：提供任务的背景信息或环境当前任务是为一家科技公司撰写一篇关于人工智能发展趋势的文章需要为一场面向高中生的科普讲座准备内容Objective（目标）：明确任务的具体目标或期望结果生成一篇逻辑清晰、通俗易懂的科普文章总结出人工智能领域的三大关键趋势并解释其影响Style（风格）：定义语言表达的风格或语气正式且专业的学术风格轻松幽默、适合青少年理解的科普风格Tone（语调）：设定沟通的情感基调积极乐观，传递对未来技术的信心中立客观，避免过度夸张的技术描述Audience（受众）

在使用DeepSeek的R1和V3模型时，了解它们的定位、使用场景和提示词设计的关键区别至关重要。希望本文的介绍能帮助你在实际应用中更好地发挥这两款模型的优势，提升你的开发效率和项目质量。如果你对DeepSeek的使用有任何疑问，欢迎在评论区留言，我们一起探讨！

介绍什么是Ollama，在Ubuntu中怎么安装Ollama，基于Ollama怎么部署DeepSeek模型，以及如何将Ollama下载的模型迁移到Windows中。

RAG的原理在于利用情境学习（In-Context Learning）的原理，通过检索算法找到的信息作为上下文，帮助大模型回答用户问询。这种数据库优化了处理和存储大规模向量数据的效率，使得在面对海量知识向量时，能够迅速检索出与用户查询最相关的信息。：用户的问题会被输入到嵌入模型中进行向量化处理，然后在向量数据库中搜索与该问题向量语义上相似的知识文本或历史对话记录并返回。：将用户提问和检索到的信息结合，构建出一个提示模版，输入到大语言模型中，生成模型根据这些信息生成答案。