本文将以百度的文心一言，阿里巴巴的通义千问，科大讯飞的讯飞星火认知大模型，智谱清言的ChartGLM，腾讯的混元大模型，OpenAI的ChatGPT，这六个模型的api调用进行实战代码讲解。

基于GLM4-7B大模型，实现命名实体识别（NER）任务，是学习LLM微调非常好的入门任务之一，本文将提供完整的代码、模型、数据以及SwanLab实验过程，来帮助你学习如何进行微调。

前言 RAG系列的讲解，我们之前和大家分享了RAG的流程、文档切分、基于关键字检索的方案。 在关键字检索的认识与实战一文中，我们讲到了基于关键字检索的局限性：关键字检索可能会受到一些问题的影响，例如同

API调用之初探，python调用GPT-API，本文给出了需求场景描述，以及对应的python代码实现