自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是人工智能技术的一种，目的是让计算机能够理解、生成和处理人类的自然语言。作为人工智能的重要组成部分，NLP的应用场景很广，像智能客服、金融分析、舆情监控、医疗诊断、教育、内容推荐等领域都对NLP有旺盛的需求。由于NLP涉及到高端算法，所以相关岗位的薪资通常比较高，总体优于其他IT岗位。在一线城市、高科技公司和金融公司中，

RAG 的核心价值是 “让大模型基于真实信息回答”，其效果优化需贯穿 “文档准备→检索→生成” 全链路。新手入门时，可先按 “句子切片 + 内存向量存储 + 基础提示词” 搭建最小原型，再逐步通过 “问题改写、重排序、知识库补充” 提升效果。在生产环境中，优先选择云服务向量数据库和专业 Embedding 模型，兼顾性能与运维效率。

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作者通过自身开发经历，阐述了从单智能体到多智能体协同的转变。多智能体系统具有模块化、专业化和可控性等优势，能更好地处理复杂业务场景，如RAG系统改造。通过将用户端与业务端分离，多智能体提高了系统的灵活性和可扩展性。多智能体协同将是未来智能体的主要开发形式，比单智能体更灵活强大。多智能体协同将是未来智能体的主要开发形式，其相对于单智能体更灵活更强大。技术是一项重实践而轻理论的东西，但我们很多时候容易

大语言模型（Large Language Models，LLM）是一种由包含数百亿以上权重的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标记文本进行训练。自2018年以来，包含Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都纷纷发布了包括BERT， GPT等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2021年开始大模型呈现爆发式的增长，特别是2022年1

基于大语言模型的物流行业知识问答系统，不仅提高了客户服务质量，还优化了企业内部知识管理。语音交互： 为用户提供更便捷的查询方式。多语言支持： 服务全球客户，支持更广泛的业务场景。深度学习优化： 持续微调模型，提升语义理解能力。希望本文为你在物流行业的智能化建设提供清晰的思路！AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识

本书主要面向希望系统学习大语言模型技术的读者，将重点突出核心概念与算法，并且配以示例与代码（伪代码）帮助读者理解特定算法的实现逻辑。由于大语言模型技术的快速更迭，本书无法覆盖所有相关内容，旨在梳理最具代表性的基础知识内容，帮助读者更好地了解大语言模型技术的核心知识点，能够快速上手相关的科研与工程项目。本书共设置了五个主要部分，分别是背景与基础知识部分、预训练部分、微调与对齐部分、大模型使用部分以及

初学者怎么入门大语言模型（LLM）？这里给大家推荐一本《大语言模型》书籍。

不愧是中了博后基金的佬团队的成果。与之前发过的TCMChat等相比，主要应用领域为中文医学而非中医药，但选取的基座模型LLaMA在中文NLP任务上的性能可能并非最优。发表日期：2023-08-07（AAAI 2024）摘要：大语言模型（LLM）的最新进展在理解和响应用户意图方面取得了显著突破。然而，在某些专业领域，如中文医学领域，它们的性能却落后于一般用例。将中文医学纳入 LLM 的现有努力依赖于