藏文是一种没有明显空格隔开的文字，因此需要专门的技术来进行分词。规则分词：根据特定语法规则，使用词典对文本分词。统计分词：利用统计模型，根据词语出现概率进行分词。深度学习分词：基于神经网络模型，通过大量训练数据自动学习分词规则。本教程使用简单易用的规则和字典混合方式的藏文分词工具pybo。

关键词：藏语、TTS、本地运行、MMS、VITS、Python。

大模型（LLM）是基于Transformer架构的深度学习模型，具备文本处理、创意生成和问答对话等能力，但也有"幻觉"、知识局限和算力开销大的问题。产品经理需要理解大模型以判断需求可行性、设计功能、评估成本和与技术团队沟通。本文通过Ollama工具演示了本地运行DeepSeek-R1模型的方法，并列举了B2C、B2B等典型应用场景，强调大模型是"能力引擎"而

关键词：藏语、TTS、本地运行、MMS、VITS、Python。

刚才我们说的是“大家都记账”，但还没说“区块”和“链”。继续用小区账本的比喻：先在草稿纸上收集一段时间内的交易记录；比如每 10 分钟整理一次，打成一页，编号为“第 N 页”。这一页的编号（第几页）时间“上一页”的某个摘要（比如上一页内容的指纹）第 1 页 → 第 2 页 → 第 3 页 …每一页都“指向”上一页，形成一条“链”。一页账 = 一个区块（Block）页与页之间的指向关系 = 前一区块

安装JDK，步骤略。这里使用了 jdk 1.8；之前使用了jdk 1.20，出现一些问题，因此转到 jdk 1.8。

本文介绍了Prompt工程中的Few-shot与Chain-of-Thought（CoT）两种进阶技巧。Few-shot通过提供示例让AI模仿回答风格，而CoT则要求模型展示推理过程以提高准确性。文章通过Python代码示例对比了Zero-shot、Few-shot和CoT的差异，并指出DeepSeek R1模型会默认输出推理过程。产品经理需理解这些技术以优化交互设计、控制回答风格并确保准确性，如

通俗解释我们要做什么？为什么要做？怎么判断做得对不对？专业定义：PRD（产品需求文档）包含目标、范围、功能描述、非功能需求、验收标准等内容，是研发和设计的参考蓝图。

【AI产品效果评估指南】本文介绍了如何系统评估AI产品的表现，从核心概念到实践操作。评估聚焦三大指标：质量（准确率、覆盖率）、性能（响应时间、吞吐量）和成本（Token消耗、算力）。通过构建迷你评测器（BGE+DeepSeek R1），演示了自动评估流程：向量检索文档→生成答案→检查关键点命中率（pts/tot）。产品经理需掌握评估方法，用数据驱动决策，在PRD中明确准确率、响应时间等量化指标，为

本文介绍了向量数据库作为AI知识仓库的核心作用。主要内容包括：1）向量数据库的概念和必要性，能高效处理海量语义向量检索；2）主流开源工具如Faiss、Qdrant和Milvus；3）实践演示使用Faiss搭建小型知识库，实现文档语义搜索；4）从产品经理角度分析其对企业AI应用的价值，包括知识管理、性能保障和可扩展性。文章通过代码示例展示了如何将文本转换为向量并快速检索，帮助理解这一AI基础设施的关