随着互联网的普及和远程工作的兴起，找到一份既能赚钱又能在家中舒适的环境下进行的兼职工作变得越来越容易。以下是9个正规可靠的兼职副业平台，它们提供了多种灵活的工作机会，让你在家也能有稳定的收入。

这一初始阶段集中在从业务角度理解项目的目标和要求，然后把理解转化为模型能力的定义和一个初步执行计划。不仅要有整体技术研判力（可行性、技术难度、关键技术点），还要有业务洞察力，可以定义出可执行有价值的好问题。⚠️注意：AI产品经理在本阶段要特别注意模型能力边界和模型类型确定。✳️这里说的模型类型除了回归、分类、聚类、序列之外，还要基于具体业务考虑其他情形， 比如在线还是离线，因为如果目标客户比较注重

人工智能和机器学习领域的不断发展凸显了向量数据库在当今以数据为中心的世界中的不可或缺性。这些数据库具有存储、搜索和分析多维数据向量的独特能力，在推动人工智能驱动的应用程序方面发挥了重要作用。随着人工智能的不断发展，向量数据库在塑造数据检索、处理和分析的未来方面的作用无疑会越来越大，有望在各个领域提供更复杂、更高效、更个性化的解决方案。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大型的文档库或知识库中检索到若干条相关的文档片段。再将这些检索到的片段作为额外的上下文信息，输入到生成模型中，从而生成更为准确和信息丰富的文本。RAG的工作原理可以分为以下几个步骤：1.接收

本文将重点比较用于开发由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序的框架，涵盖了OpenAI的Assistant API、LangChain、llamaIndex、Semantic Kernel、AutoGen等框架。在LLMs快速发展的领域，选择合适的框架对于将这些模型无缝集成到应用程序中至关重要。但幸运的是，构建LLM支持的系统并不需要从头开始。

这个工作流程结合了许多步骤，而我在这里没有讨论所有步骤。然而，我承认，仅使用 LangChain 构建高级 GraphRAG 应用程序遇到了一些困难。通过使用 LangGraph 解决了这些困难。最让我沮丧的是无法在提示模板中引入所需的多个输入变量，并将该模板传递给 LangChain Expression Language 中的 Graph QA 链。起初，LangGraph 看起来需要大量的学

定义：Multi-Agent系统是一种分布式人工智能模型，其中每个Agent都具有自主决策和交互能力。这些Agent可以分布在不同的物理位置或逻辑层次上，通过网络进行通信和协作。分布性：Agent可以分布在不同的物理位置或逻辑层次上，这使得系统能够更好地适应复杂、动态的环境。自主性：每个Agent都具有自主决策和执行能力，能够根据自身的知识、目标和环境信息做出独立的决策。

AWD赛制是一种网络安全竞赛的赛制。AWD赛制由安全竞赛专家及行业专家凭借十多年实战经验，将真实网络安全防护设备设施加入抽象的网络环境中，模拟政府、企业、院校等单位的典型网络结构和配置，开展的一种人人对抗的竞赛方式，考验参赛者攻防兼备的能力。其主要特点为：强调实战性、实时性、对抗性，综合考量竞赛队的渗透能力和防护能力。本文就个人经验来讲一下AWD比赛中需要做的事。

但是不知道学完之后能干啥？今天就来给你讲讲Python的7个就业方向。爬虫技术就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑Python的第一驱动力。爬虫技术之所以受宠是由于它能大大地提高我们的工作效率。学会Python爬虫后，即使不做程序员，工作也能加分不少。

坚持到了这儿，恭喜你，表示你有做AI大模型工程师的潜力。其实我想说的上面的内容只是冰山一角，刚开始大家不需要多么精通了解这些内容。主要是不断练习，让自己跳出「舒适区」，进入「学习区」，但是又不进入「恐慌区」，不断给自己「喂招」。记住，学习是一个持续的过程。大模型技术日新月异，每天都有新的研究成果和技术突破。要保持对知识的渴望，不断学习最新的技术和算法。同时，实践是检验学习成果的最佳方式。通过实际项