本文基于Go语言和千问大模型，结合RAG技术，构建了一套完整的市场监管智能问答系统。系统实现了法规智能解析、执法文书自动生成、知识库管理、语音输入等核心功能，有效提升了市场监管咨询服务的响应效率和准确度。引入更多大模型适配（如GPT、Claude）增加多轮对话能力优化向量检索算法（HNSW索引）实现用户行为分析和个性化推荐作者简介：资深后端开发工程师，专注于Go语言、大模型应用和云原生技术。欢迎技

本文整理了一些深度学习训练推理框架，涉及计算机视觉、语音、时序任务上的框架，共计20多种。

是深度求索（DeepSeek）公司开发的一款人工智能模型，专注于自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、对话交互、语义理解等。其核心基于大规模预训练语言模型（如类GPT架构），通过海量数据训练优化，支持多语言、多领域应用。如需进一步优化性能，可结合模型蒸馏（Distillation）或使用推理加速框架（如vLLM）。

例如手机可以识别同一个人的照片（无监督学习），当把同一个人的照片打上标签后，之后新增的这个人的照片也会自动加上对应的标签（监督学习）。机器也是一样的，要让它会思考，就要让它先学习，从经验中总结规律，进而拥有一定的决策和辨别能力，这就是人工智能的核心——机器学习。与传统机器学习不同的是，深度学习使用了神经网络结构，神经网络的长度称为模型的“深度”，因此基于神经网络的学习被称为“深度学习”。经过大量的

对于进阶学习者来说，可以租用云服务器（如AWS/Azure）或自建GPU主机来进行大规模的实验和训练。当然，硬件资源的充足程度也会影响实验的速度和效果，但并不是决定性的因素。可以选择自己感兴趣的领域和项目来进行学习和实践，这样更容易保持学习的热情和动力。同时，积极参与开源项目、Kaggle竞赛等活动也可以锻炼自己的能力和提升自信心，从而保持持续的学习动力。通过以上补充和细化后的学习路线，学习者可以

企业大模型应用架构的核心是**“分层解耦、能力中台化、业务场景化、安全合规化”。从简单RAG场景切入，快速验证价值，再逐步扩展到工作流与Agent模式，最终构建安全、稳定、可扩展**的企业级AI能力平台，实现技术到业务价值的转化。

这篇文章分享了LLM应用开发的学习路线，分为五个阶段： Transformer基础：掌握Tokenizer、Embedding、Attention机制等核心原理，为后续开发奠定基础。 LangChain/LangGraph框架：学习系统化编排LLM应用，实现多轮对话、检索增强和Agent开发。 RAG检索增强：通过外挂知识库提升模型专业回答能力，涵盖数据处理、向量化、检索优化等全流程。 Agent

摘要： 人工智能加速创新，从虚拟交互迈向实体应用，推动智能经济新形态发展。政府工作报告提出打造智能经济，各地积极布局，人工智能已深度融入医疗、制造等领域。我国人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，算力、数据等基础支撑不断增强，但仍面临核心技术突破、治理体系完善等挑战。未来需深化“人工智能+”行动，推动算力基建、数据开放和产业融合，培育新质生产力，释放经济增长新动能。

本文基于Go语言和千问大模型，结合RAG技术，构建了一套完整的市场监管智能问答系统。系统实现了法规智能解析、执法文书自动生成、知识库管理、语音输入等核心功能，有效提升了市场监管咨询服务的响应效率和准确度。引入更多大模型适配（如GPT、Claude）增加多轮对话能力优化向量检索算法（HNSW索引）实现用户行为分析和个性化推荐作者简介：资深后端开发工程师，专注于Go语言、大模型应用和云原生技术。欢迎技

要解决这个问题，我们可以将正整数 N 转换为字符串，然后遍历字符串中的每个字符，将其转换回整数，并计算它们的乘积。给定一个正整数N，然后将N中各数位上的数字相乘，并输出最后的乘积。例如：N=132，各数位相乘后的乘积为6（6=1*3*2）将N中各数位上的数字相乘，并输出最后的乘积。