本文系统介绍AI大模型提示词工程方法论，从理解LLM机制出发，提出"五段式Prompt工程模型"(Role、Goal、Input、Process、Output)，详解高级技术如Few-shot、Chain of Thought等，并强调参数配置与上下文工程的重要性。通过工程化提示词技巧，帮助读者解决AI输出不稳定问题，实现更精准、可控的大模型应用。你一定遇到过这样的情况：费尽心思写了一个自认为完美

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在的webui里面，一切微调都是可视化，方便我们入手。我们可以不用了解每个参数背后的具体实现手段，但一定要知道每个参数的含义，大模型的微调不是一蹴而就，而是不断更新和优化。我们可能要调试各种参数之间的搭配，最后得到一个接近我们任务的大模型。

*********，使用这些梯度，通过优化算法（如梯度下降）更新网络的参数，以减小损失函数的值。**********

随着对地观测技术的发展和多源遥感数据获取能力的提高，综合协同处理多源数据的能力需求推动多模态遥感影像的匹配技术研究不断深入，近年来基于深度学习的思想深刻影响了影像匹配领域技术的发展。本文在介绍传统遥感影像匹配框架的基础上，分析了多模态遥感影像的类型、特点与匹配难点，重点论述了针对多模态遥感影像不同深度学习方法研究的新进展，并分析了其优缺点，归纳总结了目前适应多模态遥感影像匹配任务的数据集，对深度学

文章指出强化学习训练的智能体正替代传统RAG，成为检索系统新范式，突破性能与成本瓶颈。传统RAG优化空间有限，而"Agent+工具"框架通过多步推理实现更优解。强化学习优化的Agent能显著提升检索能力，兼顾速度与效率。文章详细解释了智能体多步检索机制、强化学习如何提升检索效率，以及分工提升效率的模式，展示了检索系统从RAG到多步Agentic再到RL Agentic的演进过程。🎯这篇文章主张：

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一句话足矣~本文主要讲解了微舆的整体架构，并通过研读并调试源码，整理了多个Agent各自的执行流程、以及前后端交互。如项目原理、项目部署、源码等存在疑问，欢迎随时私信或留言交流！

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文章深入解析了AI Agent架构的五大核心要素：大模型（认知基础）、提示词（思维引导）、工具（行动延伸）、Agent本体（执行载体）和MCP（策略中枢）。重点阐述了MCP如何作为编排和治理核心，将这五大要素聚合成具备自主决策与行动能力的智能实体，并介绍了从概念到生产的架构实践方法及未来发展方向。在当前的人工智能浪潮中，我们正经历一场从“语言模型”到“行动智能体”（AI Agent）的深刻范式迁移