摘要：本项目基于Coze平台开发AI面试官Bot（AI_Interviewer），旨在提供全天候、可定制的模拟面试服务。系统具备角色扮演、多轮追问、专业知识储备、流程控制等核心功能，进阶功能包括面试反馈和记录持久化。通过人设提示词、岗位知识库、流程工作流（含Bing搜索插件）和面试日志数据库的模块化设计实现。开发步骤涵盖基础知识库构建、面试流程工作流编排及数据库集成，支持岗位定制化提问与逻辑追问。

摘要：工作流是Coze中处理复杂多步骤任务的核心工具，通过可视化拖拽界面实现精准逻辑编排。基础节点包括Start（定义输入）、LLM（文本处理）、Code（执行代码）、If/Else（条件判断）和End（输出结果）。工作流可结合知识库、插件等能力，实现端到端自动化，如“智能招聘助手”案例所示：解析简历→筛选→安排面试→通知候选人。工作流为大模型行为提供稳定性和可控性，适用于需条件判断、格式化输出或

如果说LLM是“大脑”，那么Agent就是赋予这个大脑“身体”和“工具”的系统，使其能够感知环境、做出决策、并采取行动。Agent是当前AI领域最激动人心的前沿方向之一，它代表着从被动响应到主动执行的范式转变。本项目将带你进入Agent的世界，构建一个能够自主规划和执行任务的智能助理。理解复杂指令：接收一个高层次的目标，例如“查询今天北京的天气，并计算100美元按当前汇率是多少人民币”。自主规划

本项目基于专用代码大模型（Code LLM）开发多功能AI代码助手，支持代码生成、解释和补全三大核心功能。通过Hugging Face加载Code Llama模型，结合Gradio构建交互界面，实现代码任务的智能处理。系统采用指令模板设计Prompt，并实现流式输出优化用户体验。作为LLM在垂直领域的典型应用，该项目展示了专业代码模型在理解代码结构、逻辑和上下文方面的优势。未来可扩展方向包括模型微

本项目介绍了一个基于多模态AI的视觉问答(VQA)应用开发，使用LLaVA模型实现图片内容理解和智能对话。系统通过Gradio构建交互界面，用户可上传图片并提问，AI将基于视觉和语言信息的融合处理生成回答。文章详细讲解了多模态模型原理、环境配置、模型加载和推理实现，并提供了完整的代码示例。该项目不仅实现了"看图说话"功能，还为扩展到视频理解、专业领域微调等方向奠定了基础，是探索

本项目介绍了一个基于多模态AI的视觉问答(VQA)应用开发，使用LLaVA模型实现图片内容理解和智能对话。系统通过Gradio构建交互界面，用户可上传图片并提问，AI将基于视觉和语言信息的融合处理生成回答。文章详细讲解了多模态模型原理、环境配置、模型加载和推理实现，并提供了完整的代码示例。该项目不仅实现了"看图说话"功能，还为扩展到视频理解、专业领域微调等方向奠定了基础，是探索

大模型开发涉及的知识领域广泛，从基础的编程、算法，到复杂的模型微调、部署优化，形成了一个庞大的技术栈。本章作为本系列教程的收官之作，旨在为你梳理出一个清晰、系统的大模型开发知识体系，并提供一条循序渐进的学习路径和宝贵的资源推荐，帮助你高效地掌握核心技能，从入门到精通。

本文探讨了大语言模型的两大核心挑战：幻觉（生成虚假信息）和可解释性（黑箱问题）。幻觉源于训练数据缺陷、概率性生成等机制，可通过RAG（检索增强生成）、提示工程、模型微调等方法缓解。可解释性研究采用行为分析（如特征归因）和机制分析（如注意力可视化）来理解模型决策过程。文章强调，构建可靠AI系统需要平衡性能与可信度，当前RAG是最实用的幻觉解决方案，而可解释性研究仍面临规模复杂度等挑战。这些研究对提升

本文探讨了大语言模型的两大核心挑战：幻觉（生成虚假信息）和可解释性（黑箱问题）。幻觉源于训练数据缺陷、概率性生成等机制，可通过RAG（检索增强生成）、提示工程、模型微调等方法缓解。可解释性研究采用行为分析（如特征归因）和机制分析（如注意力可视化）来理解模型决策过程。文章强调，构建可靠AI系统需要平衡性能与可信度，当前RAG是最实用的幻觉解决方案，而可解释性研究仍面临规模复杂度等挑战。这些研究对提升

本章介绍了当前主流的大语言模型，包括OpenAI的GPT系列、Google的Gemini、Anthropic的Claude以及Meta的开源Llama系列。我们分析了它们各自的技术特点和应用场景，并通过图表和对比，让你对它们的演进和生态有一个更直观的认识。同时，我们也探讨了多模态、长上下文、Agent等未来的技术趋势。希望通过本章的学习，你能对大模型产业的全貌有一个清晰的认识，为后续的学习和实践打