模板设计：简单场景用直接定义组合模板；复杂场景用拆单角色模板，再用整合；合规控制：将规则（如禁止内容、转人工条件）写在systemprompt中，用“清单式描述”（1.2.3.）让LLM更易理解；参数化：把“可变信息”（领域、企业名、用户等级）设为参数，避免硬编码，提升模板复用性。

《ChatModel聊天模型与Prompt模板实战》 本文是"零基础学AI大模型"系列的第10篇，聚焦多轮对话场景的核心技术。ChatModel是专为对话优化的智能系统，具备5大特性：上下文感知、角色扮演、意图识别、情感分析和安全过滤。与传统Text Model相比，ChatModel采用结构化消息序列（System/User/Assistant）自动管理对话历史，更适用于客服

LangChain PromptTemplate核心用法与实战 本文是"零基础学AI大模型"系列第9篇，聚焦LangChain中PromptTemplate的核心用法。PromptTemplate是构建带占位符提示词模板的工具，能动态组装内容并避免硬编码。文章通过3个关键变量(template、input_variables、partial_variables)和2个常用方法(

本文是"零基础学AI大模型"系列的第9篇，重点讲解Prompt提示词工程的核心技能。文章从基础概念入手，将Prompt比作"给AI的任务需求文档"，强调其作为"让AI听话"的关键作用。通过差/优案例对比，详细拆解提示词设计的四要素：角色设定、任务描述、格式规范和约束条件，并提供了可直接套用的"三段式黄金模板"。内容紧密

摘要 本文系统介绍了LangChain六大核心模块及其与大模型的交互链路，采用Java生态类比方式帮助开发者快速理解。主要内容包括： 六大核心模块解析： Models模块：统一接口对接不同大模型（如OpenAI/DeepSeek），类似JDBC对接不同数据库 Prompts模块：管理Prompt模板，支持动态传参，类比Thymeleaf模板引擎 Chains模块：串联多组件自动执行任务链，类似Sp

本文介绍了LangChain框架及其在AI应用开发中的核心价值。文章首先分析了大模型的三大局限（信息滞后、功能受限、缺乏规划能力）和开发者的痛点，指出单独调用大模型API难以满足复杂需求。随后通过类比SpringCloud和"万能转接器"，形象地解释了LangChain作为连接和编排框架的作用。重点剖析了LangChain三大核心组件：Chain（任务链）、Agent（智能代理

文章核心围绕 Chatbox+Ollama 对接 DeepSeek-7B 模型展开实战，分步介绍 Chatbox 安装、Ollama 远程访问配置（环境变量设置）、模型参数配置及可视化交互测试（含基础对话、参数调试、对话管理），最后提供工具选型建议：个人 / 小团队优先 Chatbox，企业级应用选 Dify，多模型对比用 Cherry Studio，为零基础读者提供从可视化工具认知到实操落地的完

摘要 本文系统介绍了AI大模型私有化部署的两种核心方式：源码部署（技术门槛高但灵活）和应用部署（低门槛快速上手）。重点分析了DeepSeek系列大模型从1.5B到671B不同参数规模的硬件配置要求、性能表现及适用场景，涵盖个人开发到企业级应用的完整选型建议。特别针对Ollama工具提供了详细实操指南，包括模型下载、参数配置等关键步骤，为技术团队提供从理论到实践的完整参考框架。

我们常说的“AI大模型”，核心是LLM（Large Language Model，大语言模型）——字面意思是“处理语言的大型模型”，但它的能力早已超出“语言”本身，更像一个“超级智能学习者”。看完这些，你会发现：AI大模型的本质是“用海量规律解决问题”，而它的落地关键是“智能体”——把“语言能力”变成“执行能力”。对普通人来说，不用纠结“参数有多少”，而是看“它能不能帮我省时间”；对企业来说，不用

本文介绍了基于飞算JavaAI开发的在线图书借阅平台的设计与实现过程。文章首先对系统进行了需求分析，划分为用户端和管理员端功能模块，涵盖用户管理、图书检索、借阅管理等核心功能。随后详细展示了使用飞算JavaAI进行开发的完整流程，包括需求理解、接口设计和表结构设计阶段。飞算JavaAI在短时间内自动生成了6张数据库表，包括用户信息表、图书信息表等，并提供了规范的SQL语句。该平台采用前后端分离架构