大模型本身有几个硬伤：知识截止到训练时，不知道最新信息。不知道你公司的内部资料。遇到不确定的问题容易瞎编（幻觉）。每次资料变化都去重新训练模型，成本太高。RAG 的思路非常巧妙：不把知识硬塞进模型大脑，而是让模型在回答问题时，先去你的资料库里翻书，找到相关内容，再结合自己的语言能力来回答。标准流程长这样：你的文档 → 解析 → 切分成小段 → 转换成向量（语义指纹）→ 存入向量库用户提问 → 把问

本文主要介绍了大模型中coze和智能体相关的知识

本文主要讲解了大模型的技术选型、安全防护与金融实战

本文主要介绍了AI大模型中提示词工程相关的内容

本文主要介绍了提示词工程相关的AI大模型幻觉产生的原因和解决方式以及如何在python中调用大模型。

本文主要讲解了python数据分析中numpy，dataframe和matplotlib的使用。

本节主要讲解AI大模型开发中使用到的数据分析相关知识：Pymysql和Redis

一个子类只允许有一个父类。就像你只能有一个亲生父亲。同一个操作（比如“开机”），作用在不同设备上，产生不同的效果。你手里的万能遥控器，按“开/关”键，空调会调温，电视会换频道，灯会亮灭。这就是多态。在属性名或方法名前加双下划线__。

从零开始学AI

最近，一个叫OpenClaw（“龙虾”）的AI智能体火得一塌糊涂。它不仅能陪你聊天，还能主动操作电脑、调用工具、处理文件——活脱脱一个“数字打工人”。。有人部署一晚花了250美元，有人一觉醒来发现烧掉了100万Token。Token到底是什么？为什么它就像AI世界的“汽油”，加一次就要烧一次钱？今天，我们就来彻底搞懂这件事。