u012121721的博客

**NLP：从概念到文本表示的发展** 自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，致力于让计算机理解、生成人类语言。其核心任务包括文本分类、机器翻译、情感分析等，广泛应用于智能客服、搜索引擎等领域。文本表示是NLP的关键，从早期的词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF，到词嵌入（Word2Vec、GloVe），再到如今的预训练语言模型（BERT、GPT），技术的进步极大提升了语义理解能力。未来，NLP将继续推动人机交互的智能化发展。

本文围绕deepseek展开，阐述其相关概念，介绍推理模型与通用模型。深入剖析两者特点与应用，探讨它们在相关领域的重要作用，旨在让读者对deepseek及这两种模型有更清晰认知，把握其核心要点与应用价值。

人工智能、大模型简介

Xshell/xftp下载及服务器连接

4、创建密钥后，请复制并安全存储您的密钥，因为这是您将用来访问OpenAI API的凭据。：通俗理解国内ping不通国外大模型，需要做一层代理通过本地调用国外大模型官方的key。这个域名就是我们的base url，后面所有的请求都需要在这个 base url 上进行。3、在API keys页面，您可以创建一个新的密钥，每次创建都会生成一个新的密钥。第五步：创建新的vercel项目，选择github作为代码库。第四步：通过github登录vercel。第二步：创建vercel项目。

本文概述了Prompt工程的核心概念，重点讨论了提示词的设计、类型及其对模型表现的影响，分析了提示词优化方法。

RAG系统搭建流程包括文档的加载与切割，大模型接口封装等，最后进行部署与维护。该流程旨在提升信息检索和文本生成的效率与准确性，满足用户需求。

本文探讨了大模型中向量检索的关键技术与应用，分析了向量数据库的构建、检索算法的优化，以及在自然语言处理和计算机视觉等领域的实际应用。通过示例，展示了向量检索在提升信息检索效率中的重要性。

大语言模型（LLM）因其在自然语言处理任务中的卓越表现，成为了当前研究的热点。然而，这些模型通常规模庞大，参数数量多，微调时需要大量的计算资源。为了解决这一问题，本文提出了使用 LoRA（Low-Rank Adaptation） 和 QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation） 进行轻量化微调的方法。

LlamaIndex（是一个开源框架，用于帮助构建基于语言模型的搜索引擎。它通过索引和组织大量数据，提供高效的文档检索和查询响应，支持多种数据源，如文本、数据库和API。

LangChain 是一个开源的框架，旨在帮助开发者创建复杂的应用程序，特别是涉及语言模型（如 GPT 系列）的应用。它为开发者提供了一系列工具和模块，简化了构建、管理和扩展语言模型驱动的应用程序的过程。LangChain 的核心目标是让开发者能够通过轻松集成各种自然语言处理（NLP）组件，创建更加智能和复杂的工作流。

Transformers是近年来在自然语言处理和计算机视觉领域取得巨大成功的一类模型。其核心思想是自注意力机制（self-attention），能够捕捉长距离依赖关系，显著提高模型的表达能力。Transformers在多个任务中展现了卓越性能，推动了深度学习的发展。