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本文介绍CRISPE框架和Markdown结构法两种提示词框架，通过结构化思维让AI更准确理解需求。CRISPE包含角色定位、背景信息等六要素，Markdown法则用标记分隔不同模块。文章强调灵活运用框架而非死记硬背，并给出实际应用示例，帮助解决AI回答复杂任务质量不高的问题，提升与大模型的交互效率。那么这些问题该如何解决，我的应对经验就是，使用提示词框架，让大模型具备提示词框架有很多种，我今天分

70 个术语勾勒了 AI 的完整图景：从 让机器模拟智能 的基础目标，到模型架构、训练技术的层层突破，再到应用场景的无限可能，以及伦理安全的边界探索。理解这些术语，不仅是进入 AI 领域的 敲门砖，更能帮助我们理性看待技术 —— 它不是神秘的 黑箱，而是可拆解、可理解、可驾驭的工具。随着技术迭代，新术语会不断涌现，但核心逻辑始终围绕 如何让机器更好地服务人类。如果觉得有用，欢迎转发～

表结构新建好并提交发布后，您可以使用 DataWorks 通过数据集成任务、MaxCompute 节点任务向 MaxCompute 表中写入数据，DataWorks 深度适配数十种大数据及 AI 计算引擎进行数据集成，支持自定义数据集的开发与调度。此外，DataWorks 还支持通过上传数据功能将本地数据导入 MaxCompute 表中。当然，也可以使用 DataWorks 对写入的数据进行二次开

Co-op Translator 乃是一个 Python 包哟，它的目标是借助先进的大语言模型（LLM）技术以及 Azure AI 服务，为你的项目自动进行多语言翻译呢。这个项目主要是为了简化把内容翻译成多种语言的流程呀，让开发者能够轻松获取并提升效率呢。要是把 Co-op Translator 整合到你的工作流程里，你就能自动生成不同语言的有条理的翻译文件夹啦，还能轻松地翻译 Markdown

本文详细介绍了搭建公司制度检索问答Agent的必要性，针对传统制度文档检索繁琐、理解不一致和更新延迟三大问题，提出解决方案。文章核心内容涵盖Agent的核心价值、搭建流程，包括用户问题处理、知识库检索和生成回复三个关键步骤，并探讨了OCR工具选型、文档分块、Embedding模型选择等技术细节。最后，文章提出了待改进点，如合理改写用户问题和降低显存压力，旨在提升Agent的效率和用户体验。公司制度

给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当

最近出了一篇关于图（Graphs）与人工智能代理（AI Agents）结合的综述性研究，提出了一个分类框架来组织这一领域的研究进展，详细讨论了图技术在AI代理的规划、执行、记忆和多代理协调等核心功能中的作用。Graph与AI Agents相结合的总体示意图。图方法论：利用图进行图数据组织和知识提取人工智能代理方法论：基于大型语言模型（LLM）的基础模型和基于强化学习（RL）的学习范式，构成了人工智

通过与RAGFlow的API深度集成，系统可在处理非结构化数据的同时，实现语义层面的精准匹配，充分发挥“数据+语义”双轮驱动的优势，为企业提供更高质量的智能检索服务。给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！截至目前大模型已经超过200个

本文深入解析大模型本质、发展历程与未来趋势。大模型是"被压缩的互联网大脑"，通过预训练和精调形成。其发展得益于算法、数据、算力三驾马车，ChatGPT是AI的"iPhone时刻"。未来将向专业化、多模态和智能体方向发展。产品经理需从功能设计转向能力边界设计，提升数据敏锐度，避免沦为只会调用API的"调包侠"。我先问个问题：在你眼里，大模型（LLM）到底是什么？一个更聪明的聊天机器人？一个能写代码的