在做AI应用开发的时候，大模型都有一个通病，虽然强大，但它不知道你公司的私有文档，记不住之前的对话，更不会主动上网搜索最新信息。大模型就像一个博学但"与世隔绝"的学者——知识丰富，却无法连接现实世界。

miniconda里只有conda和python，而anaconda里则集成了更多的科学计算库，这里我们已anaconda为例（请注意Anaconda下载包大约5G，接受不了就去下载miniconda，真的推荐Anaconda，因为后续你的miniconda里没的还是要下）这里会用到git，没的话自己下个安装，下一步下一步就完事了，年轻人胆子大一点儿。会看到这么一大坨，不要被吓到，下载依赖而已，输

创建python虚拟环境（这里使用了python自带的venv，但强烈推荐使用uv或conda）原生模型回答结果和训练后模型回答结果对比。实际更推荐Studio驱动。

在做AI应用开发的时候，大模型都有一个通病，虽然强大，但它不知道你公司的私有文档，记不住之前的对话，更不会主动上网搜索最新信息。大模型就像一个博学但"与世隔绝"的学者——知识丰富，却无法连接现实世界。

miniconda里只有conda和python，而anaconda里则集成了更多的科学计算库，这里我们已anaconda为例（请注意Anaconda下载包大约5G，接受不了就去下载miniconda，真的推荐Anaconda，因为后续你的miniconda里没的还是要下）这里会用到git，没的话自己下个安装，下一步下一步就完事了，年轻人胆子大一点儿。会看到这么一大坨，不要被吓到，下载依赖而已，输

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