文章摘要 本文解析了AI对话接口的入参和响应设计，以通义千问(QW)和DeepSeek(DS)为例。核心参数包括session_id和parent_msg_id，用于标识对话链路和消息顺序。两者在参数获取流程和设计理念上存在差异：QW采用冗余设计确保数据独立性，而DS追求极简传输效率。响应方面，QW采用全量快照式结构，DS则为增量补丁式。文章还对比了Header设计的认证机制和流式传输实现，最后提

摘要： 随着大语言模型（LLM）能力的提升，提示词工程从传统的结构化“引导型”向简洁的“目标驱动型”转变。传统提示词依赖角色、任务等六要素描述，而目标驱动型只需提供必要信息和清晰目标（如任务背景+核心要求），即可激发模型的创造力。实验表明，简化后的提示词在生成小红书文案等任务中效果更佳，甚至超预期满足需求。但需注意任务边界的精准定义（如禁用词、合规要求），以平衡简洁性与约束力。目标驱动提示词的核心

本文探讨了在大规模RAG系统中使用二进制量化技术提升效率的方法。面对海量文档处理时标准向量检索的内存消耗问题，二进制量化通过将浮点向量转换为1位二进制码，实现32倍内存压缩和毫秒级响应。尽管牺牲了部分精度，但高维向量的整体语义模式仍保持有效，配合高效的汉明距离计算，能显著提升检索速度。文章详细介绍了技术原理、优势权衡及实践应用方案，证明该技术是处理千万级以上数据的高性价比选择，体现了"以

本文介绍了优化大型语言模型（LLM）Prompt token的实用策略。主要内容包括：精简Prompt内容（清晰指令、限制示例、结构化输出）；管理上下文窗口（截断、输入输出平衡、内容总结）；高级技术（RAG检索增强、思维骨架提示、批处理）；API参数微调（最大长度、停止序列等）。还提出落地应用建议：自适应RAG系统、任务分解让LLM专注自然语言处理部分，结合传统API提高效率。这些方法可在保证输出

本文摘要： 文章深入探讨了RAG（检索增强生成）中的文本分块技术及其重要性。首先解释了RAG的核心思想是将LLM转变为“开卷考试”模式，通过检索相关资料来回答问题。然后重点分析了文本分块的必要性，包括LLM上下文窗口限制、提高检索精度和降低噪声等因素。文章提出了分块大小的权衡标准，建议采用小块+重叠的方式平衡信息完整性与检索效率。通过评估召回率和精确率来判断分块质量，并给出了具体测试方法。最后介绍

摘要 本文介绍了LangChain中文本转向量存储的关键步骤，主要包含两部分：嵌入模型（Embeddings）和向量数据库（Vector Stores）。嵌入模型（如HuggingFaceEmbeddings）将文本转换为语义向量，向量数据库（如Chroma）则高效存储和检索这些向量。文章通过代码示例展示了如何使用RecursiveCharacterTextSplitter分割文本、Hugging

摘要 啾啾的博客分享了RAG开发中向量数据库的存储环节。向量数据库（如ChromaDB、FAISS）专为高效存储和查询高维向量设计，擅长语义查找，支持通过模糊语义（如"找一本Java内存管理的书"）检索，而无需精确匹配。其核心数据结构包括向量、元数据（灵活JSON格式）和ANN索引，采用分层存储策略优化性能。集合（Collection）是主要操作单位，可分区管理，支持增删改查操

摘要：Prompt工程基础与实践指南 本文系统介绍了Prompt（提示词）的核心概念与应用方法。首先阐述了优质Prompt的标准：输出符合预期、能提升AI准确性并节省沟通成本。文章从人类视角分解Prompt构成要素（角色、任务、上下文等），并解释LLM如何将Prompt转换为token序列进行预测。 在实践层面，提出了三种处理用户输入的方案：规则解析、LLM预处理和结构化UI设计（主流做法）。重点

摘要 本文介绍了LangChain中的Memory组件功能及其在多轮对话中的应用。Memory通过存储和加载历史对话内容，使大模型能够保持上下文连贯性。文章重点演示了两种基础Memory类型： ConversationBufferMemory - 完整记录所有历史对话，适用于需要完整上下文的场景。代码示例展示了如何初始化内存、创建对话链并进行多轮对话测试。 ConversationBufferWi

本文分享LLM应用开发的学习路线与资源汇总，包含Python基础、LLM核心技术（RAG/Agent）的进阶路径。作者在GitHub开源了系统化学习资料库（https://github.com/tataCrayon/LLM-DEV-COOKBOOK），提供从入门到实践的完整教程与代码Demo。内容涵盖核心知识图谱、学习框架图及分阶段教程索引，适合开发者快速掌握大语言模型应用开发的关键技能。欢迎交流