运维工程师转行至大模型领域需要学习一系列新的技能和知识。

DSPy 是一款功能强大的框架。它可以用来自动优化大型语言模型（LLM）的提示词和响应。还能让我们的 LLM 应用即使在 OpenAI/Gemini/Claude版本升级也能正常使用。无论你有多少数据，它都能帮助你优化模型，获得更高的准确度和性能。通过选择合适的优化器，并根据具体需求进行调优，你可以在各种任务中获得出色的结果。在官方教程中使用LLM 为，数据集为在线的ColBERTv2 服务器，托

在数字化转型的深水区，企业IT系统正经历前所未有的复杂化进程。混合云架构、微服务化部署、海量终端设备接入，传统运维模式面临三大核心挑战：人力成本指数级增长、故障响应速度遭遇瓶颈、系统稳定性与业务连续性要求持续攀升。DeepSeek-R1智能运维大模型的问世，标志着运维领域正式进入认知智能时代。本文将深度解析该技术在20个关键场景中的突破性应用价值。1.通过自然语言处理技术，实现日志、指标、trac

方案优点缺点适用场景方案1：将全部产品需求和研发设计文档给到大模型，自动生成用例用例内容相对准确不支持特大文档，容易超出[token限制]普通规模的需求及设计方案2：将全部产品需求和研发设计文档进行摘要后，将摘要信息给到大模型，自动生成用例进行摘要后无需担心token问题用例内容不准确，大部分都只能是概况性的点特大规模的需求及设计方案3：将全部产品需求和研发设计文档存入向量数据库，通过搜索相似内容

企业IT运维一体化场景涵盖了多个运维活动，日常维护、变更发布、故障应急、服务响应、优化提升、安全管控等均需要跨多个运维领域完成，场景驱动了各个业务域之间的业务集成和技术集成设计。在现代企业中，DevOps是确保系统高效运行的关键领域。然而，随着技术环境的日益复杂，运维团队面临着越来越多的挑战。尤其在处理大量数据和迅速应对突发情况时，传统的运维工具和方法显得力不从心。大模型技术应运而生，为运维中的知

今天跟大家分享下我们如何安装插件，将 DeepSeek嵌入到Excel表格，能够直接操作Excel，大大提升办公效率。

RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种先进的自然语言处理技术架构，它旨在克服传统大型语言模型（LLMs）在处理开放域问题时的信息容量限制和时效性不足。RAG的核心机制融合了信息检索系统的精确性和语言模型的强大生成能力，为基于自然语言的任务提供了更为灵活和精准的解决方案。

近期，不少后端开发者发现就业市场急剧变化，一位求职者反馈投递70份简历仅收到3个面试邀约，薪资同比降低10%。与此同时，AI算法领域却呈现出截然不同的景象——全行业对算法工程师的招聘需求同比增长54%，AI产品经理需求增速更是高达144%。

文章系统介绍大模型选型方法论与开发入门知识，涵盖主流模型厂商、评判模型能力的核心维度（知识新鲜度、记忆能力等）及不同尺寸模型适用场景，深入解析四大核心法则：模型无记忆（多轮对话通过传递历史实现）、指令有层级（System Prompt定义AI角色）、万物皆Token（多模态输入成本考量）及回归官方文档。帮助产品经理和开发者建立对大模型开发的正确认知，为AI应用开发提供实战指导。

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