中国首款量子计算机操作系统下载指南

这一篇我们掌握了提示词工程的“最小可用方法”：通过System Prompt（角色/规则）+ User Prompt（任务/输入）的组合，让模型输出从“随缘发挥”变成“可控生成”。

本文介绍了如何将单机运行的模型脚本升级为可复用的前后端分离应用。通过FastAPI构建后端服务，提供/health和/chat接口，实现模型调用、错误处理等功能；使用Streamlit开发前端聊天界面，实现用户交互。文中给出了完整的代码示例：后端服务处理AI模型请求并返回响应，前端调用API并展示对话流。最后说明了启动步骤：先运行后端服务，再启动前端应用。这种架构解决了脚本单机运行的局限性，实现了

摘要： Function Calling（工具调用）使大模型能够根据用户需求生成结构化意图，通过外部工具获取实时数据或执行操作。本文以“智能天气助手”为例，展示完整实现流程： 定义工具：模拟天气查询函数，描述其参数规则。 模型决策：用户提问（如“北京天气？”）触发模型生成工具调用请求（函数名+参数）。 执行与反馈：程序执行真实函数（如查询天气API），将结果返回模型生成最终回答。 核心优势：模型仅

本文完整实现了RAG（检索增强生成）流程，包含建库、检索和生成三个关键环节。通过对比ChromaDB和FAISS两种向量存储方案：ChromaDB作为本地向量数据库提供完整持久化功能，而FAISS作为高效检索引擎需要额外处理数据映射。实践部分提供了两个可运行的问答脚本，均支持首次运行时从文本文件初始化知识库，并通过交互式问答验证效果。代码示例展示了ChromaDB版本的核心实现，包括自定义Embe

本文介绍了大模型应用中Prompt、RAG和微调三种优化方法的区别与应用场景。Prompt用于表达需求约束输出，RAG作为外挂知识库补充新知识，微调则用于固化特定能力或风格。由于微调成本高且依赖数据质量，建议先用Prompt+RAG验证效果。文章重点演示了LoRA轻量微调流程，包含数据准备（生成问答数据集）和模拟训练（配置参数、训练过程、保存适配器权重）两个关键步骤，通过Python脚本完整展示了

本教程专为具备 Python 基础的开发者设计，旨在通过的方式，帮助你从零开始掌握大语言模型 (LLM) 的应用开发。我们摒弃了枯燥的纯理论讲解，而是通过一个个具体的代码实战项目（CLI 聊天机器人、RAG 知识库助手、AI Agent 智能体、全栈 Web 应用），带你一步步深入 LLM 的核心领域。

本文介绍了多轮对话的实现原理与实践方法。理论部分指出，多轮对话并非模型具有记忆功能，而是每次请求都需要携带完整历史消息，由开发者维护对话状态。实践部分展示了一个命令行聊天机器人的实现代码，通过不断追加用户输入和AI回复到消息列表来保持上下文。该机器人支持多轮交互，具有系统角色设定、退出机制和错误处理功能。关键点在于每次都将AI回复加入历史消息，否则模型会"遗忘"之前的对话内容。

本文介绍了大模型应用开发的环境配置要点，强调可复现项目需要：隔离Python环境、统一依赖清单和安全的密钥管理。实践部分详细指导如何创建虚拟环境、安装依赖、配置.env文件（含API密钥保护），并提供了验证代码检查配置是否生效。通过标准化开发环境设置，确保项目可移植性，避免依赖冲突和密钥泄露风险。

本文介绍了三种提升大模型输出稳定性和可用性的工程化提示词策略。Few-shot通过示例引导模型模仿特定格式；CoT（思维链）将复杂任务分解步骤以提高准确性；结构化输出则定义严格的JSON Schema确保结果可程序化处理。实践部分演示了简历解析案例，通过强提示约束提取JSON格式数据，并处理可能的输出异常。这三种策略能有效解决输出漂移和无法程序消费的问题，适用于信息抽取、工具调用等场景。代码示例展