提示词工程Prompt Engineering是通过设计和优化输入提示（Prompt）来引导模型生成更准确、更相关的输出。在RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型中，提示词工程可以显著提高知识库检索和生成的准确率。

客户的问题往往涉及最新的政策变化、复杂的业务规则，数据量越来越多，而大模型对这些私有知识和上下文信息的理解总是差强人意。

Few Shots学习是大模型分类任务的核心技术，通过精心设计的示例选择和管理策略，可以在极少量数据下达到优秀的分类效果。在实际应用中，要根据业务场景持续优化示例质量和选择策略。

大型语言模型(LLMs)在分类任务中表现出色，但要发挥其最大潜力，关键在于掌握提示工程技巧。本文从零开始，深入解析如何通过精心设计的提示词让大模型准确完成分类任务。

对于分布式系统而言，需要保证分布式系统中的数据一致性，保证数据在子系统中始终保持一致，避免业务出现问题。分布式系统中对数据的操作要么一起成功，要么一起失败，必须是一个整体性的事务。Seata简化了这个使用过程。

想象一下，你向大型语言模型抛出问题，满心期待精准回答，得到的却是答非所问，是不是让人抓狂？在复杂分类场景下，这种“大模型不听话”的情况更是常见。

在数据隐私与效率需求双重驱动下，本地部署AI知识库已成职场刚需。本文基于DeepSeek-R1开源模型与AnythingLLM文档处理工具，构建一套私有化智能问答系统，30分钟即可让电脑变身专业分析师。

异步引入产生的组件延迟引入，一个同步异步问题。