CentOS环境下Docker部署ZLMediaKit

本文介绍了大语言模型(LLM)的概念及其应用，列举了国内外主流大模型产品如ChatGPT、Gemini、文心一言等。重点以DeepSeek为例，提供了API调用示例代码(Java+OkHttp)，包括请求参数设置和授权方式。同时解释了Token的概念及其在大模型中的重要性，指出Token数量会随上下文变化，并强调MAX TOKENS参数对会话长度的限制作用。文中还提供了OpenAI的Tokeniz

本文摘要： 提示工程是引导语言模型生成预期输出的关键技术。基础提示包含指令、上下文、输入数据和输出格式等要素。设计提示时应从简单开始逐步优化，确保指令具体明确，避免模糊表达。实践方法包括零样本提示（直接任务指令）和少样本提示（提供示例引导）。虽然这些方法对简单任务有效，但在复杂推理任务中存在局限性。文章通过Java代码示例展示了API调用和结果解析过程，并指出少样本提示在算术推理等任务中的不足，为

在之前的文章中有提到，当零样本提示和少样本提示不足时，这可能意味着模型学到的东西不足以在任务上表现良好。少样本提示的效果对示例的选择非常敏感。示例的质量、多样性、代表性等因素都会影响模型的学习效果。如果示例过于简单或复杂、缺乏代表性或者存在错误，都可能导致模型学习到错误的任务模式。除此之外，这样做的代价是消耗更多的token，并且当输入和输出文本较长时，可能会达到上下文长度限制。通过示例输出可以看

大语言模型（LLM）存在固有缺陷：1）易产生虚假信息（幻觉问题）；2）缺乏真正理解能力；3）知识更新滞后；4）上下文记忆有限；5）决策过程不透明。检索增强生成（RAG）技术能有效弥补这些不足，其工作流程分为知识库准备和在线查询两阶段，通过将用户查询与外部知识库匹配来提升回答准确性。RAG系统先对文档分块向量化存储，查询时检索相关片段并注入提示词，使LLM生成更具事实依据的答案。该技术无需重新训练模

大语言模型（LLM）存在固有缺陷：1）易产生虚假信息（幻觉问题）；2）缺乏真正理解能力；3）知识更新滞后；4）上下文记忆有限；5）决策过程不透明。检索增强生成（RAG）技术能有效弥补这些不足，其工作流程分为知识库准备和在线查询两阶段，通过将用户查询与外部知识库匹配来提升回答准确性。RAG系统先对文档分块向量化存储，查询时检索相关片段并注入提示词，使LLM生成更具事实依据的答案。该技术无需重新训练模

本文介绍了大语言模型(LLM)的概念及其应用，列举了国内外主流大模型产品如ChatGPT、Gemini、文心一言等。重点以DeepSeek为例，提供了API调用示例代码(Java+OkHttp)，包括请求参数设置和授权方式。同时解释了Token的概念及其在大模型中的重要性，指出Token数量会随上下文变化，并强调MAX TOKENS参数对会话长度的限制作用。文中还提供了OpenAI的Tokeniz

大语言模型（LLM）存在固有缺陷：1）易产生虚假信息（幻觉问题）；2）缺乏真正理解能力；3）知识更新滞后；4）上下文记忆有限；5）决策过程不透明。检索增强生成（RAG）技术能有效弥补这些不足，其工作流程分为知识库准备和在线查询两阶段，通过将用户查询与外部知识库匹配来提升回答准确性。RAG系统先对文档分块向量化存储，查询时检索相关片段并注入提示词，使LLM生成更具事实依据的答案。该技术无需重新训练模

在之前的文章中有提到，当零样本提示和少样本提示不足时，这可能意味着模型学到的东西不足以在任务上表现良好。少样本提示的效果对示例的选择非常敏感。示例的质量、多样性、代表性等因素都会影响模型的学习效果。如果示例过于简单或复杂、缺乏代表性或者存在错误，都可能导致模型学习到错误的任务模式。除此之外，这样做的代价是消耗更多的token，并且当输入和输出文本较长时，可能会达到上下文长度限制。通过示例输出可以看

在之前的文章中有提到，当零样本提示和少样本提示不足时，这可能意味着模型学到的东西不足以在任务上表现良好。少样本提示的效果对示例的选择非常敏感。示例的质量、多样性、代表性等因素都会影响模型的学习效果。如果示例过于简单或复杂、缺乏代表性或者存在错误，都可能导致模型学习到错误的任务模式。除此之外，这样做的代价是消耗更多的token，并且当输入和输出文本较长时，可能会达到上下文长度限制。通过示例输出可以看