本文结合最新技术动态与落地案例，拆解大模型选型的六大核心维度，帮你找到真正适配业务的"AI引擎"。

随着大模型成本的逐年降低和跨平台多模态输入的需求日增，建议优先选择生态开放API或支持插件生态的工具以适应技术迭代，不然终会被时代淘汰，到时候你又要给自己的笔记搬家了。

复杂的python环境是不是让你望而却步,梳理近十年python构建环境的发展以及安装方法,帮助你快速入坑大模型应用开发;同时还有实战可二开落地项目 还不快来试试.

大模型上下文工程实践指南-第3章：提示词技术，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

上下文空间就是这么一个存在，让大语言模型可以基于这些数据去推理，因此才有了围绕上下文空间限制而衍生的一系列技术，这些技术就统称为上下文工程技术。

大模型上下文工程实践指南-第1章：从提示词到上下文，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

本文介绍了ChatGPT所依赖的大型语言模型 (LLM) 所具备的一些能力，以及这些能力的来源。之后介绍了Prompt Engineering的概念，通过几个例子解释了Prompt是如何发挥LLM所具备的能力的。

最近发现一个真实案例：有人靠AI工具制作培训课件，每月稳定接5单，单价800-2000元，关键是——0设计基础、不用熬夜改稿。

随着技术的不断发展，微调将在AI普及化和产业化中发挥越来越重要的作用，让每个组织都能够拥有属于自己的专业AI助手。

Agent作为 “智能任务执行者”，需具备动态决策、多场景适配能力，但受限于大语言模型（LLM）的固有缺陷