博客作者
笔墨流年
366
已发布文章
12K
博客获赞
485K
博客浏览
第 18 页
文章探讨了提示工程师这一职业的演变与未来。指出早期的提示工程多基于直觉和简单猜测，而真正的专业工作涉及数据集构建、安全对齐及红队测试。随着大模型自身优化能力的提升（如自动改写提示），手动编写提示的需求将降低。该角色正从独立岗位转向解决方案工程师，强调从业者需适应技术变革，聚焦于问题定义与系统架构而非单纯的指令编写。
GraphRAG 是一种结合知识图谱与大语言模型的技术方案，旨在解决传统 RAG 在处理复杂推理和多跳查询时的局限性。通过构建私有数据的知识图谱，GraphRAG 能够提供更结构化的上下文信息，增强模型对实体关系的理解，从而减少幻觉并提高回答的准确性。 GraphRAG 的核心原理、实现流程及与向量检索的区别，并提供了基于 LlamaIndex 的代码示例，…
Apollo 是一款开源的多语言医疗大型语言模型，覆盖英、中、法、西、阿、印六国语言，服务全球 61 亿人口。该模型采用轻量级架构，包含 0.5B 至 7B 多种规模，支持本地化部署以保护隐私。核心优势在于代理模型调优技术，无需接触敏感数据即可提升大模型医疗能力。基于 ApolloCorpora 数据集训练，并在 XMedBench 评测中表现优异，Apol…
Python 面向对象编程基础涵盖了类与对象的定义、属性管理、方法调用及魔法方法的应用。文章通过对比面向过程，阐述了面向对象将事物抽象为类并实例化的思想。内容深入解析了实例变量与类变量的区别、私有属性的封装机制、以及继承与多态的实现方式。此外，还补充了静态方法和类方法的用途，并通过烤地瓜和银行账户等案例展示了实际编码场景。旨在帮助开发者理解 OOP 设计模式…
Python Requests 库的十个爬虫基础案例，涵盖环境安装、GET/POST/PUT 请求方法、参数传递、Headers 设置、文件保存及图片下载。内容包含代码示例、异常处理、Session 管理及反爬策略，并强调遵守网络伦理与 robots.txt 协议，旨在帮助初学者快速掌握网络爬虫核心技术。
如何使用 Python 和 Flask 框架开发一个简易的 TODO 任务管理系统。内容涵盖环境配置、后端 RESTful API 设计（增删改查）、前端页面交互及 AJAX 请求处理。通过示例代码展示了从项目初始化到功能实现的完整流程，帮助开发者快速掌握 Flask Web 应用的基本架构与前后端分离思路。
详细复盘了百度 AI 产品经理三轮面试的全流程，涵盖业务一面、二面及三面的核心问题。文章解析了自我介绍、转行动机、AI 行业前景、ToB 与 ToC 区别、实习经历深挖、大模型应用等关键考点，并提供了对应的回答策略与考察意图分析。内容旨在帮助求职者理解面试官需求，提升技术理解力与商业闭环思维，为 AI 产品经理岗位的职业发展提供系统性指导。
梳理了大模型学习的五个进阶阶段，从概念认知、本地部署、API 调用与 Agent 开发，到服务器业务集成及专家级优化。文章详细阐述了各阶段的技术难点与解决方案，如使用 LangChain 框架、处理环境依赖、构建记忆机制等。同时提供了完整的学习路线，涵盖概念理解、模型选择、数据预处理、推理部署及持续优化，旨在帮助开发者系统掌握大模型应用开发技能，避免常见弯路…
AI 产品经理负责连接技术与商业需求，需掌握数据分析、市场洞察及用户体验设计能力。其核心职责包括数据解读与策略制定，必备技能涵盖机器学习基础、敏捷开发与跨领域协作。内容还深入探讨了 AI 技术原理、数据隐私伦理、产品构建流程及团队协作方法。通过案例分析与资源推荐，为从业者提供从入门到进阶的系统化学习路径，助力在人工智能时代建立职业优势。
RAGFlow 是一款基于深度文档理解的开源 RAG 引擎。如何利用 RAGFlow 搭建 AI 医疗问诊助手。内容涵盖环境准备（WSL2、Docker）、模型部署（Ollama、Qwen）、知识库构建及 API 调用。通过结合本地医疗数据集与 PubMed 数据，实现低幻觉、高准确率的医疗问答系统。
Python 凭借简洁语法和丰富生态成为兼职首选语言，广泛应用于数据分析、自动化脚本及人工智能领域。系统梳理了 Python 学习路径、开发环境搭建、核心应用场景（爬虫、Web 开发、数据可视化）及就业薪资行情，并详细解析了外包接单的常见类型、定价策略与正规平台推荐，旨在帮助开发者掌握技术变现的有效途径。
探讨了在职业低谷期如何通过技术提升实现自我突围，重点介绍了 Python 全栈学习路径。内容涵盖计算机基础、Python 核心语法、网络爬虫、数据分析、数据库与 ETL 流程、机器学习原理及高级进阶技巧。文章旨在帮助技术人员在面临失业或转型压力时，建立清晰的学习规划，掌握市场需求高的技能，从而增强职业竞争力并走出困境。
本书《大模型应用开发极简入门》是一本面向初学者的技术手册，旨在帮助读者快速掌握基于 GPT-4 和 ChatGPT 的大模型应用开发技能。全书约 150 页，内容涵盖大模型工作原理、提示词工程（Prompt）、模型微调、LangChain 框架使用等核心知识点。通过丰富的代码示例和实操案例，读者可以学会构建原生 AI 应用，了解全栈大模型工程师所需的技术栈，…
分享了双非本科工程造价专业转行 AIGC 产品经理的实战经验，涵盖简历优化、面试准备及核心问题解答。内容包括自我介绍模板、AI 项目拆解技巧、常见面试问题（如模型评测指标、算力解决方案、职业规划）的详细回答策略，以及公司选择与 Offer 谈判建议。此外，还列出了转行所需的核心技能树，如 Python 学习、机器学习基础及产品实操，旨在为希望进入 AI 领域…
渗透测试中 SRC 漏洞挖掘的全流程，涵盖信息搜集策略、常见漏洞验证方法及报告撰写规范。重点讲解了如何利用搜索引擎语法定位 SQL 注入及逻辑漏洞，并通过手动测试与工具辅助进行验证。文章强调了漏洞提交时的标准化格式，包括厂商信息、复现步骤及修复建议。同时，特别指出了渗透测试的法律边界与道德准则，倡导在授权范围内进行点到为止的测试并及时上报，以协助企业修复安全…
详细解析了大模型的基本概念，涵盖定义、与小模型的区别、发展历程、核心特点及分类方式。文章阐述了从传统神经网络到 Transformer 架构的技术演进，重点介绍了大模型的涌现能力、泛化机制及微调方法（如 RLHF、LoRA）。同时分析了当前大模型面临的幻觉、安全等挑战，并展望了多模态融合、Agent 智能体及端侧部署的未来趋势。内容旨在帮助读者系统建立大模型…
Java 生态中常用的十大框架与工具，涵盖 Spring MVC、Spring、MyBatis、Dubbo、Maven、RabbitMQ、Log4j、Ehcache、Redis、Shiro 以及设计模式。内容涉及各框架的核心概念、工作原理、优缺点分析及基本使用场景，旨在帮助开发者全面理解 Java 后端技术栈的基础架构与最佳实践。
由 Maxime Labonne 主导的 LLM 大模型开源教程项目。该项目分为 LLM 基础、LLM 科学家和 LLM 工程师三个部分，涵盖数学、Python、神经网络、NLP、Transformer 架构、模型训练、微调、RLHF、量化、RAG 及部署等内容。适合初学者到专业人士系统学习大模型技术，帮助开发者建立从理论到实践的完整知识体系，适应人工智能时…
Spring Boot 集成缓存功能可显著降低数据库压力。通过 spring-boot-starter-cache 依赖及@EnableCaching 注解启用缓存机制，利用@Cacheable 实现方法结果自动缓存，减少重复查询。@CacheConfig 用于统一配置缓存名称，@CachePut 和@CacheEvict 分别处理更新与清除操作。结合 Sp…
该研究提出了一种利用大型语言模型生成 SPARQL 查询的学术知识图谱问答方法。通过 BERT 编码器检索相似问题及其对应查询作为 Few-shot 示例，引导 LLM 生成准确查询。系统在 SciQA 基准上达到 99.0% F1 分数，证明了少样本场景下的有效性。尽管存在语法错误或理解偏差等挑战，但相比传统方法，该方案在处理稀缺学术数据时展现了显著优势。
