翻晒时光的博客

掌握图文混合智能系统开发，实现跨模态理解与生成能力。

掌握领域大模型定制技术，实现垂直领域模型的高效微调与部署。

构建高可用、高并发的企业级API服务系统。

目标：掌握多模态数据处理技术，实现企业级信息抽取与自动化输出系统多级过滤架构：关键技术组件：正则表达式引擎： 深度学习去噪模型：使用DeBERTa-v3训练文本可信度分类器（F1=0.92）噪声类型识别：广告/爬虫残留/乱码的自动分类文档类型支持矩阵：扫描件处理代码：二、信息抽取技术实战2.1 实体识别（NER）增强混合标注方案：规则引擎： 深度学习模型：使用DeepSeek-7B微调的NER模型支持12类领域实体识别（医疗/金融/法律等）准确率对比：图神经网络方案：

掌握Prompt Engineering核心方法论，实现专业领域对话系统构建。

建立对大模型技术范式的系统性认知，掌握DeepSeek的核心技术特性与生态价值。

Prompt Engineering黄金法则：角色设定/思维链/格式控制。环境准备：API密钥获取/官方SDK部署/Playground初体验。输出控制参数详解：temperature/top_p参数调优实验。DeepSeek核心优势解读：算力效率、中文理解、知识密度。大模型技术演进：从GPT到DeepSeek的技术突破。应用场景全景图：企业服务/教育/科研/开发者工具。实战：构建知识问答机器人（医疗/法律垂直领域）业务系统对接：SAP/Oracle系统深度集成。