本文系统介绍了大型语言模型(LLM)训练前的数据清理方法。主要内容包括：1)文本规范化(大小写处理、特殊字符去除、缩写恢复、停用词过滤)；2)噪声数据去除(HTML标签、URL、重复内容等)；3)语言检测与过滤；4)分词与标记化技术；5)数据去重、长度过滤、毒性内容检测等关键技术。文章还提供了完整的Python代码示例，涵盖NLTK、BeautifulSoup、transformers等工具库的使

开源AI工具与资源汇总：包含多个LLM排行榜（HuggingFace、ChatBot Arena）、开发工具（Ollama、LMStudio）、RAG技术指南（AWS、NVIDIA相关文档）、AI代理平台（Botpress、Voyager）以及文本转语音方案（ChatTTS）。提供Colab实践教程（Llama解析、微调）、重要论文（RLHF、多模态研究）和安全研究报告。涵盖从模型部署（Anyth

摘要：提示词工程（Prompt Engineering）是设计优化输入提示以引导AI生成更精准输出的方法。由于AI模型的局限性及语言歧义性，清晰的提示词能激发模型潜力，提高回答质量。核心要素包括：角色扮演、明确任务、提供背景、输入数据及输出要求。文中提供了两个实用模板（角色-任务-步骤-输出、输入-处理-输出）并强调提示词工程是提升AI交互效率的关键技能，将成为未来重要的生产力工具。（150字）

摘要：解决Python环境下Streamlit运行报错问题。当通过Anaconda路径下的Streamlit执行程序报错时，发现系统找不到正确的Python环境。解决方案是定位VSCode使用的Python路径（如C:\Python314），在该环境下重新安装Streamlit，最后使用全路径Python可执行文件运行程序（C:\Python314\python.exe -m streamlit

本文介绍了向量相似性计算在机器学习和数据科学中的核心作用，重点分析了8种常用方法。余弦相似度适合文本分析但对长度不敏感；欧氏距离直观但受高维影响；曼哈顿距离对异常值鲁棒；点积高效但需归一化；马氏距离考虑特征相关性但计算复杂；Jaccard适用于二元数据；预训练模型捕捉语义但资源消耗大。每种方法各有特点，选择时应结合数据特性（如维度、稀疏性）和任务需求（方向或距离敏感）。这些相似性度量支撑着推荐系统

摘要：微调(Fine-Tuning)是对预训练大模型进行领域适配的再训练过程，使其从通用模型转变为特定领域的专家模型。相比提示词工程，微调能提供更稳定、专业的输出，但成本较高。微调步骤包括：明确任务目标、准备高质量数据集、选择合适模型与方法（如LoRA等高效微调技术）、配置训练参数、评估模型表现。提示词工程适用于简单任务，而专业化和高可靠性需求则需考虑微调。

本文介绍了构建一个简历优化Agent的技术方案，该Agent能够解析PDF简历并优化输出为PDF格式。方案使用PyMuPDF加载PDF，通过LangChain调用Ollama大模型进行简历内容优化，并对比了三种PDF生成方案（reportlab、fpdf2和weasyprint）。测试发现weasyprint对Unicode支持最佳，但存在依赖库安装问题导致可能回退为TXT输出。当前方案能有效优化

文本向量化是自然语言处理的关键步骤，将文本转换为数值向量以供机器学习模型处理。主要方法包括：基于词频的BoW和TF-IDF，简单高效但无法捕捉语义；词嵌入方法（Word2Vec、GloVe）通过预测上下文或全局统计生成低维稠密向量，能表达语义关系但无法处理多义词；动态嵌入技术（ELMo、BERT）利用深度学习生成上下文相关向量，性能优越但计算成本高；FastText和Doc2Vec则分别针对未登录

摘要：Agent（智能体）是能感知环境、自主决策并采取行动实现目标的系统，分为StaticModel和DynamicModel两种类型。StaticModel智能体使用固定参数模型，具有稳定、可控和低成本的特点，适用于客服、编程助手等场景。DynamicModel智能体能持续学习和自我进化，适用于游戏AI、自适应机器人等复杂环境，但面临稳定性与安全性的挑战。两种智能体各具优势，StaticMode

摘要：微调(Fine-Tuning)是对预训练大模型进行领域适配的再训练过程，使其从通用模型转变为特定领域的专家模型。相比提示词工程，微调能提供更稳定、专业的输出，但成本较高。微调步骤包括：明确任务目标、准备高质量数据集、选择合适模型与方法（如LoRA等高效微调技术）、配置训练参数、评估模型表现。提示词工程适用于简单任务，而专业化和高可靠性需求则需考虑微调。