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参考：https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/139582293。
偏好对齐（Preference Alignment）是一种用于优化语言模型的方法，目的是让模型的输出更符合人类的偏好和价值观。它通过直接或间接利用人类的反馈来调整模型的行为，使其生成更高质量、更安全、更符合人类期望的内容。
参考：https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/139582293。
【代码】【MinerU】ubuntu部署使用流程。
偏好对齐（Preference Alignment）是一种用于优化语言模型的方法，目的是让模型的输出更符合人类的偏好和价值观。它通过直接或间接利用人类的反馈来调整模型的行为，使其生成更高质量、更安全、更符合人类期望的内容。
【代码】【LLM】大模型提示词结构CO-STAR。
偏好对齐（Preference Alignment）是一种用于优化语言模型的方法，目的是让模型的输出更符合人类的偏好和价值观。它通过直接或间接利用人类的反馈来调整模型的行为，使其生成更高质量、更安全、更符合人类期望的内容。
【代码】【LLM】大模型提示词结构CO-STAR。
fastapi提供了简洁的python API封装方法，可以快速的定义post和get等请求。但在使用中，api会内置一些计算或者查询方法，使得api请求时等待时间较长。算法与后端进行交互时，为了加快开发，往往会只请求一次，即后端发送数据给算法，算法计算完毕后将结果返回给后端，后端再给前端响应。这个过程使得前端一直在等待后端的响应，用户体验不佳。
