AI应用持续优化指南 本文针对AI应用上线后的常见问题，提出了一套系统化的解决方案： 问题诊断：通过嵌入反馈机制收集用户评价，区分"不够准确"和"完全错误"两种负面反馈类型，并记录交互数据用于分析。 反馈分析：使用数据分析脚本计算正面/负面反馈比例，识别高频问题模式，找出AI回答质量不佳的具体场景。 持续迭代：强调AI应用需要基于用户反馈不断优化，建议建立数

摘要： 本文提供了一份全面的AI应用部署指南，涵盖三种主流方案： Ngrok临时部署：10分钟实现公网访问，适合快速演示，但存在稳定性限制。 云服务器部署：基于Ubuntu+Nginx搭建持久化服务，性价比高，适合中小团队长期使用。 容器化方案（Docker）：支持弹性伸缩，适合企业级需求，技术门槛较高。 核心解决： 环境一致性（避免“本地能跑线上挂”） 服务持久化（7x24小时稳定运行） 网络可

摘要：本文详细介绍了如何从零开始构建一个能读懂PDF/Word文档并回答问题的AI Web应用。首先讲解了环境准备步骤，包括Python、pip的安装验证，以及必需库和Ollama AI模型的配置。接着指导创建项目文件夹和文件结构，并分步实现核心代码：导入必要库、创建文档分析器类（包含大语言模型、文本嵌入模型、文本分割器等组件），以及文档处理功能（支持PDF/Word格式）。整个过程采用&quot

当你掌握了Prompt Engineering和模型微调后，是否曾遇到这样的困境：模型明明很"聪明"，却记不住你刚上传的文档内容？欢迎来到AI应用架构的世界——在这里，我们将让AI从"聪明的实习生"进化成"拥有整个公司资源支持的专业团队"。在这个新时代，最重要的技能不是如何调用API，而是如何设计数据流、如何选择工具、如何规划任务、如何确保系统可靠性——这就是AI工程师与普通用户的本质区别。这就是

当你掌握了Prompt Engineering和模型微调后，是否曾遇到这样的困境：模型明明很"聪明"，却记不住你刚上传的文档内容？欢迎来到AI应用架构的世界——在这里，我们将让AI从"聪明的实习生"进化成"拥有整个公司资源支持的专业团队"。在这个新时代，最重要的技能不是如何调用API，而是如何设计数据流、如何选择工具、如何规划任务、如何确保系统可靠性——这就是AI工程师与普通用户的本质区别。这就是

微调后的模型会准确地引用PCS系统的API、日志文件和既定的排查流程来回答，而不是给出一个通用的网络排查建议。在你的业务中，哪个环节的知识或流程最复杂、最独特，以至于你觉得必须通过微调才能让AI真正掌握？——这不是在沙滩上堆城堡，而是在岩石上雕刻，将通用AI塑造成你的“专属灵魂”。，从而使其行为模式、专业知识和语言风格，都更偏向于你的特定数据分布。LoRA的发明是受一种洞察的启发：大模型在适应新任

微调后的模型会准确地引用PCS系统的API、日志文件和既定的排查流程来回答，而不是给出一个通用的网络排查建议。在你的业务中，哪个环节的知识或流程最复杂、最独特，以至于你觉得必须通过微调才能让AI真正掌握？——这不是在沙滩上堆城堡，而是在岩石上雕刻，将通用AI塑造成你的“专属灵魂”。，从而使其行为模式、专业知识和语言风格，都更偏向于你的特定数据分布。LoRA的发明是受一种洞察的启发：大模型在适应新任

从零开始，手把手带你完成第一个机器学习项目！本文是《Scikit-learn实战全解》专栏开篇，专为小白设计，同时为专业者提供深度洞察。内容涵盖环境搭建、数据理解、模型训练与评估，带你用鸢尾花数据集实现KNN分类器，并深入探讨数据标准化、Pipeline等工程实践，迈出AI实践第一步。

当你学会调用AI的API或在本地运行模型后，是否曾遇到这样的困惑：为什么同一个AI，在别人手中是“阿拉丁神灯”，在你手中却像个“人工智障”？通过这个“思考过程”，你不仅能验证答案的正确性，更能精准地定位到AI在哪个推理步骤上出现了问题（本例中是对“鸡蛋”这个离散物体的理解），从而可以进一步修正你的提示词。你不再是在祈求一个答案，而是在引导一个强大的协作者，共同实现你的构想。“请通过思维链的方式，一

本文介绍了AI应用开发的两种主流方式：本地化部署与云端API调用。本地部署推荐使用Ollama工具，通过简单命令即可运行Llama3等开源模型，实现数据私有化处理；云端API则推荐OpenAI和智谱AI，提供更强大的智能服务但需持续付费。文章详细指导了Ollama安装、模型下载、对话测试等本地操作步骤，以及获取API Key、编写Python调用脚本等云端API使用方法，并对比了两者在隐私、成本、