"BERT分类模型"和"GPT生成模型"是正确的，但Embedding不是独立的一类，而是这些模型的中间产物。独立存在的"Embedding模型"（如OpenAI的text-embedding-ada-002）通常是。Transformer分为两大类应用，但划分标准不是"分类vs生成"，而是。（类似BERT）训练的，专门用于生成高质量的文本向量表示。Embedding（嵌入）是。

OCR保证文字识别的精准度专用模型针对手写体优化大语言模型提供逻辑校验能力这种方案在实际业务应用中已证明能够将混合文档的识别准确率从单一模型的60-70%提升到90%以上，特别是在手写签名等关键字段上效果显著。对于有类似需求的开发者，建议先使用PaddleOCR系列工具作为基础框架，再根据具体业务需求调整各阶段参数和流程，逐步优化达到最佳效果。希望这篇实战指南对您有帮助！如果您在具体实施中遇到问题

虽然两者都实现了 ReAct 代理模式，但 LangGraph 的版本提供了更强大的工作流控制能力，适合构建复杂的多步骤代理系统。如果你只需要基本的代理功能，LangChain 的版本可能更简单直接。

输入Token长度通过增加计算和内存负担直接影响TTFT，而输出长度主要通过后续生成阶段间接影响。优化需结合模型规模、硬件、批处理策略及缓存技术，针对具体场景（如流式对话或批量处理）权衡指标。

DeepSeek是一家主攻大模型研发与应用的中国AGI科技公司，其开源推理模型DeepSeek-R1凭借强化学习技术，在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩OpenAI o1正式版且可免费商用。它能为用户提供智能对话、文本生成、代码补全、文件读取等多场景应用，而从入门到精通的关键在于理解推理模型与通用模型的差异，掌握提示语设计策略，包括精准定义任务、分解复杂问题、合理运用指令驱动与需求导向等方

全量微调（Full Fine-Tuning）、增量微调（Incremental Fine-Tuning）和局部微调（Partial Fine-Tuning） 的核心区别和应用场景如下：

输入命令，然后下面输入y确定。安装成功后输入验证。

如果需要具体配置示例，可参考 Dify 官方文档或阿里云计算巢方案。等方式显著提升并发能力。Dify 默认的单机部署确实可能面临。的并发限制，但企业可以通过。

这是一个非常好的问题，也是很多初学者会有的困惑。可以把你的问题想象成：“现在有了先进的汽车制造厂，还有必要学习发动机原理、机械设计和材料科学吗？大模型（如GPT、LLaMA、Qwen等）是建立在和这些基础之上的最高层应用。它们是这些基础学科的集大成者。

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