图源：旺知识作者：张长旺，旺知识。

本书深入探讨大模型技术及其应用的书籍，特别聚焦于提示工程这一新兴领域。本书揭示了大模型的工作原理，展示了如何通过精心设计的提示引导大模型产出高质量内容，涵盖了从电子商务、创意营销到内容创作、智能办公、编程和软件生态等多个领域的实践案例，为读者提供了一个全面的技术科普和操作指南，帮助读者掌握与大模型高效协作的方法，挖掘大模型潜力，解决实际问题。

本研究提出了一种新型的交通控制系统方法，通过使用大型语言模型（LLMs）作为交通控制器。该研究利用它们的逻辑推理、场景理解和决策能力，实时优化通行能力并提供基于交通状况的反馈。LLMs将传统的分散式交通控制过程集中化，并能够集成来自不同来源的交通数据以提供情境感知决策。LLMs可以通过无线信号和视觉等多种方式向驾驶员、基础设施和自动驾驶车辆提供定制的输出。为了评估LLMs作为交通控制器的性能，本研

Base LLM与Instruction-Tuned LLM不是对立的技术路线，而是AI进化的两个必要阶段。理解它们的差异与协作方式，就像掌握了“原材料”与“成熟产品”的关系。

近期，国际分析机构沙利文发布了**《中国行业大模型市场报告，2024》**。报告显示，华为云在行业大模型领域的表现尤为突出，尤其在政务、工业和金融三个市场中占据了领先地位。盘古大模型深入多个行业领域，已经在30多个行业和400多个应用场景中实现了落地，并在等行业发挥着重要作用，推动了各行业的数字化转型。这一生产线的启动标志着江苏省在机器人产业领域迈出了重要一步。乐聚机器人此前推出的“夸父”人形机器

就好像你只会说英语，想从只会说法语、德语等外语的人那里获取信息，你得学对应外语。但要是有个能理解所有语言的翻译，问题就简单了，MCP就像这个翻译，让代理能通过单一接口与其他工具或能力交流。实际上，大型语言模型（LLMs）虽知识丰富、推理能力强，能完成复杂任务，但知识局限在初始训练数据内。若需实时信息，就得用外部工具，而MCP就是让AI模型无缝交互的标准化接口和框架，类似USB-C 为电子设备统一连

RAG（Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成）是一种技术框架，其核心在于当 LLM 面对解答问题或创作文本任务时，首先会在大规模文档库中搜索并筛选出与任务紧密相关的素材，继而依据这些素材精准指导后续的回答生成或文本构造过程，旨在通过此种方式提升模型输出的准确性和可靠性。RAG 技术架构图介绍：富文本 主要存储于 txt 文件中，因为排版比较整洁，所以获取方式

如果Embedding模型未见过“现金价值”这个术语，可能无法将该查询与解释现金价值的文档匹配。通过在包含“现金价值”定义的大量保险文档上微调，模型会学习到“现金价值”与“保单、退保、账户价值”等词的关联，从而更准确地把相关文档检索出来。再如「

很多人在做系统设计时，是搞不清为什么要做一个新系统的设计，或者为什么要做一个系统的重构/演进的设计，如果搞不清楚这个目的，后面的系统设计上是很容易形成偏差的，导致本来是为了解决一个问题，要去做新的系统或重构/升级旧的系统，但最后完全脱离了初心。一个大架构师是需要给很多人讲解系统设计的，只有理解并讲清了系统设计的目的，团队才能更好的去实现。当需要做系统设计时，就意味着需要建设一套新系统，或者对原有的

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