LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种通过实现大模型参数高效优化的技术。其核心原理是将预训练模型的权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积（W′WBA），仅训练新增的秩为r的低维参数（通常r=8-64）。以LLaMA-7B模型为例，LoRA可将训练参数量从70亿压缩至百万级，显存消耗降低3倍。通过参数更新量ΔW的，将原本d×k维的参数矩阵分解为B∈d×r和A∈r×k，使总参数量从d×k降

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出并开源的一种协议，旨在让 基于 LLM 的 AI 系统具备使用工具和访问资源的能力。简单来说，MCP 为大型语言模型和外部资源之间提供了一个统一的“插头”或接口。以前每当需要让 AI 连接新的数据库、文件系统或服务时，开发者都必须为每种资源写专门的对接代码；有了 MCP，基于LLM 的 AI 系统可以通过标准协议“即

Prompt 工程（Prompt Engineering）是指在使用语言模型（如 ChatGPT、文心一言等）等人工智能工具时，设计和优化输入提示（prompts）的过程。这些输入提示是用户向模型提出的文本指令，用于引导模型生成满足特定需求的高质量输出，比如回答问题、生成文本内容（故事、诗歌、代码等）。

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出并开源的一种协议，旨在让 基于 LLM 的 AI 系统具备使用工具和访问资源的能力。简单来说，MCP 为大型语言模型和外部资源之间提供了一个统一的“插头”或接口。以前每当需要让 AI 连接新的数据库、文件系统或服务时，开发者都必须为每种资源写专门的对接代码；有了 MCP，基于LLM 的 AI 系统可以通过标准协议“即

在云原生和微服务架构盛行的今天，监控系统已成为保障业务稳定性的核心基础设施。作为监控领域的标杆工具，和凭借其高效的数据采集、灵活的可视化能力，成为运维和开发团队的“标配”。

未来可考虑开发MCP代理服务，通过简单配置即可将现有业务转换为MCP Server，为AI智能体提供更广泛的服务接入能力。MCP目前仍处于发展初期，生态构建是当前的重点。通过统一标准构建的生态将促进整个领域的发展。使用支持MCP的客户端（如Cursor，Trae）进行测试，配置。配置完成后，客户端将自动发现MCP Server提供的工具接口。

本文介绍如何通过本地化部署Ollama和Chatbox，利用DeepSeek R1模型打造强大的AI工具，涵盖Ollama和Chatbox的使用方法及相关操作步骤。

看似合理，但实际上与客观事实不符或与用户指令、上下文不一致的现象。已有的预训练模型基础上,再结合特定任务的数据集进一步对其进行训练。通过信息检索从外部知识库中查找与问题相关的知识。大模型幻觉问题是指大模型生成的内容**而提升生成的质量和准确性(考试带小抄)就是Deepseek);检索增强生成（RAG。

本文介绍如何通过本地化部署Ollama和Chatbox，利用DeepSeek R1模型打造强大的AI工具，涵盖Ollama和Chatbox的使用方法及相关操作步骤。

系统架构评估微服务架构特点，优势和缺点:7分。质量属性及场景填空:6个空，6分。质量属性场景描述六要素:12分【刺激源，刺激，制品，环境，响应，响应度量】Redis:基于MySQL锁的缺点:9分【性能瓶颈，复杂性，可靠性问题，扩展性差，一致性问题】分布式Redis锁的死锁的情况，其他分布式锁:10分redis zset命令:6分【ZADD，ZCARD，ZSCORE，ZRANGE】UML序列图的哪三