在大模型（如GPT、LLaMA、Qwen、DeepSeek等）日益普及的今天，**Prompt Engineering**成为了与这些强大语言模型交互的关键技能。通过精心设计的提示（Prompt），我们可以引导模型生成高质量、符合需求的输出。本文将从基础到进阶，详细介绍Prompt的设计原则、高级策略以及优化方法，并通过实战案例帮助你掌握与大模型“对话”的艺术。

纵观R1的回答推理过程，这个模型可千万不能用来做普通对话模型使用，因为它擅长推理，一个简单的HELLO问题，它也会思绪万千，再三斟酌，响应速度是很慢的，所以它只适合用于解答一些稍微复杂的需要推理的问题，尤其是带有具体问题背景信息和数据的决策类问题，毕竟幻方的技术基础团队是做金融炒股量化大模型的，越是复杂的问题，R1模型的能力越能体现。

在现代 Web 开发中，实时通信已经成为许多应用的核心需求。无论是聊天应用、股票行情推送，还是多人协作工具，WebSocket 都是实现高效实时通信的最佳选择之一。本集将一个AI大模型聊天室的实战案例，带你深入了解 WebSocket 的基础知识、Python 实现方式以及实际应用场景。

MCP协议是大模型的"超级外挂"接口，让AI能够实时连接外部数据源。传统大模型存在知识静态化和数据孤岛问题，而MCP通过标准化协议实现了安全高效的外部数据访问。其采用客户端-服务器架构，简化了开发流程，解决了传统API的适配难题。MCP赋予大模型实时信息获取、企业知识库直连、工具链集成等能力，同时确保安全过滤。未来，MCP将推动AI从"信息孤岛"走向&quo

本文介绍了使用Python TKinter框架构建桌面AI助手应用，并集成MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议。项目具备图形化对话界面、智能上下文管理、工具调用等功能。MCP协议为桌面应用提供了状态管理、离线能力、资源优化等优势。文章详细展示了MCP协议的核心实现，包括上下文数据结构设计和上下文管理器，支持多轮对话、会话切换和本地存储。通过dataclass定义的消

随着AI大模型技术的快速发展，开发者面临的挑战不仅在于算法与模型本身，更在于如何高效地构建、训练、调试和部署一个完整的AI系统。本文将**系统梳理大模型开发全流程的核心工具链**，从本地开发环境搭建到云端协作平台配置，帮助你快速构建一套完整、高效的AI开发体系。文章包含：- **VSCode、Jupyter、Colab等开发环境配置指南**- **PyTorch、Transformers、PEFT

随着大模型的普及，**OpenAI API** 成为了开发者快速构建 AI 应用的重要工具。本文将为你提供一份**从基础调用到高级应用的 OpenAI API 全面实战指南**，涵盖：- **Chat API、Completions API、Assistants API 的核心区别与使用场景**- **流式响应、批量处理、异步调用等高效调用模式**- **函数调用（Function Calling

智能财务助手是一个基于人工智能的企业财务管理系统，旨在解决企业跨银行账户管理、资金整合与智能投资决策的难题。系统集成了财务数据分析、风险评估、理财产品推荐以及AI驱动的交互功能，为企业提供一站式财务管理解决方案。

摘要 本文是质性研究平台AI编码雷同识别功能优化系列的上篇，聚焦问题发现与测试驱动优化方法。初始版本的AI识别功能存在精确率仅66.7%、错误合并严重的问题，特别是对编码维度关系的误判。通过构建6类典型测试案例（包括核心的维度混淆案例），作者建立了自动化测试框架量化问题，为后续提示词工程优化奠定基础。文章强调了在AI应用中，扎实的基础测试比盲目追求大模型参数更重要，通过系统化方法可显著提升AI在实

在 FastAPI 和 OLLAMA 架构中实现高并发 AI 推理服务，并优化性能指标采集和缓存策略，可以充分利用的异步 I/O 操作来提升吞吐量和响应速度。以下是一个详细的解决方案，分为基础实现架构概述、实现步骤、性能指标采集、结合 FastAPI 和 OLLAMA、优化方案详细实现（批量推理、负载均衡、动态缓存失效、监控与告警）几个关键部分进行说明，本文章末提供了一个小型博客网站实现高并发推理