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当下使用大模型辅助编程已经成了我们开发者很常见的一种现象,但不知道大家有没有遇到这种情况:编码效率看似翻倍,项目落地质量却断崖式下跌。随便输入一句需求描述,大模...
不得不感叹,智能体已经从概念噱头变成了各行各业的落地刚需。不管是日常办公自动化、智能客服答疑、数据分析复盘,还是复杂的科研推理、代码开发、业务决策,都能看到Ag...
如今大模型技术已经不再是实验室里的小众技术,各行各业都在落地AI大模型应用,智能问答、内容生成、智能办公、工业研判等场景,都离不开大模型服务的支撑。但不管是什么...
做数据开发和算法的朋友应该都有同感,数据处理是AI项目的地基,地基稳不稳,直接决定后续模型训练、业务落地的效果好不好。传统的数据处理流水线,长期面临着效率低、人...
现在我们做大模型应用,有个最基础、最直观的体会:写好Prompt、调通API只是项目的起点。本地测试效果看着很不错,一旦上线之后各种问题接踵而至。同样的输入,大...
随着大模型技术快速普及,AI医疗已经从实验室原型走向真实业务场景。辅助问诊、影像报告解读、电子病历摘要、临床科研问答,各类大模型医疗应用层出不穷。在医疗行业我们...
现在大模型应用开发已不再局限于简单调用ChatCompletion接口了。回想以前我们通过直接封装大模型API,写一堆提示词完成需求,构建初步应用,但随着应用程...
在刚开始接触到大模型应用时,普遍认为Prompt只是简单的文字描述,只需随意编写语句,就能驱动大模型完成问答、改写、总结等各类任务。在一般场景中,单条简短的Pr...
随着我们接触的深入,大模型早已不局限于单轮问答、文本生成这类基础场景。大家应该也慢慢发现,单个大模型能力存在天然短板:上下文长度有限、无法自主拆解复杂任务、难以...
大家构建过RAG应该都会遇到,多数私有知识库、合同审查、设备运维类RAG项目均存在典型问题:测试干净文档效果优异,接入扫描件、多栏排版、复合表格等真实业务文档直...
基于大模型应用落地,我们最先接触的方案就是RAG检索增强生成。基本一开始只简单接入向量数据库,把文档切片向量化存储,依靠相似度匹配召回文本交给大模型。上线后很快...
现在打开各类AI产品,不管是通用大模型对话平台,还是嵌入业务系统的AI助手,最核心的用户体验就是对话式交互。和传统网页、APP的交互逻辑不同,AI对话没有固定的...
通用大模型都存在一个明显短板:上下文窗口有限。单次对话结束,超出窗口范围的历史信息就会丢失。想要实现长期对话、持续运行的AI智能体、自动化业务Agent,单纯依...
大模型应用在本地测试效果亮眼,上线之后频繁出现输出不稳定、幻觉增多、响应超时、调用成本持续走高;优化提示词、微调权重之后,不经意间引发旧场景能力退化;用户真实问...
回忆一下我们调用大模型的通用场景,首先把大模型当成传统确定性接口直接调用,写完 Prompt,调用API,拿到结果直接返回业务层。测试环境一切美好,上线之后各种...
传统软件的CI/CD大家都已经非常熟悉,写业务代码、提交代码后流水线自动做编译、单元测试、集成测试,通过之后直接部署上线,整个流程高度标准化。但当业务从普通后端...
很多朋友接触大模型之后都会遇到一个非常现实的痛点:通用大模型知识存在时间截断,不懂企业内部文档、业务资料、私有知识库,直接提问很容易出现幻觉,编造不存在的答案。...
现在大模型已经不再是单纯的Demo演示、学术实验,而是真正落地到智能客服、内容生成、代码辅助、数据分析、AI推理服务等核心业务场景。但很多团队在落地过程中,都会...
我们的第一个RAG示例,大家应该都是一样,简单接一两个业务接口,页面效果看着很不错,演示的时候回答流畅,看起来一切完美。可一旦推到真实业务环境,各种问题就接踵而...
我们很多人都用过AI智能体,却始终搞不懂它到底是怎么自主干活的。为什么Agent能连续完成多步骤任务、中途暂停后能无缝续跑、出错了还能自动重试,甚至需要人工介入...
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