作为一名正在探索大语言模型（LLM）世界的小白，我总想着能否做一个既酷炫又实用的项目，来检验自己的学习成果。在我们的工作和学习中，很多人都面临这样的场景：手里有一份数据（比如产品销售记录、用户行为日志、运营数据等），我们知道这里面有宝藏，但要挖出来却不容易。它让我们能像搭乐高一样，把LLM、工具、数据源快速地**链接（Chain）**在一起，把我们的精力聚焦在业务逻辑的创新上。代码跑通了，但我们更

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Transformer 模型本质上都是，大都采用自监督学习 (Self-supervised learning) 的方式在大量生语料上进行训练，也就是说，训练这些 Transformer 模型完全不需要人工标注数据。我们通常还会采用方法，使用特定任务的标注语料，以有监督学习的方式对预训练模型参数进行微调 (fine-tune)，以取得更好的性能。

本文分享了从入门到进阶的大语言模型提示词工程技术，涵盖19个核心技巧。第一阶段介绍四大基础方法：零样本提示（直接给出任务）、少样本提示（提供示例）、方向性刺激提示（用关键词引导风格）和元提示（设定AI角色）。第二阶段提升推理能力，包括链式思考（分步解题）、生成知识（先激活背景知识）、提示链（分解复杂任务）、自我一致性（多次推理投票）和思维树（多路径头脑风暴）。这些方法由浅入深，帮助用户更高效地与大

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大家好！最近大语言模型 (LLM) 风靡全球，无论是 ChatGPT、Claude 还是国内的各种优秀模型，都展示了 AI 惊人的能力。你是否也曾想过，搭建一个属于自己的、能够实时对话的 AI 聊天应用呢？今天，我就将手把手带你，使用 FastAPI (一个高性能的 Python Web 框架)、WebSockets (实现实时双向通信) 以及 DeepSeek (一个强大的国产 AI 模型) 的