Deepseek 万能提问公式：高效获取精准答案 在使用 Deepseek 或其他 AI 工具时，提问的质量直接决定了答案的精准度和实用性。以下是一个万能的提问公式 1. 明确背景（Context）

引言 随着大型语言模型（LLM）的出现，人们对更好搜索能力的需求催生了新的搜索方法。虽然基于关键字的传统搜索方法和推荐系统在某种程度上是有效的，但 LLM 的出现将搜索能力提升到了一个新的水平。尽管这

现在 AI 智能体（AI Agent）的概念很火，似乎智能体是用 AI 解决问题的银弹，有了智能体就可以解决很多问题。但也有很多人有不同意见，认为智能体不过是噱头，并没有看到靠谱的应用场景。 一个被提

AI进化论：从RAG到Agent，智能体如何重塑未来世界 ©作者| Blaze 来源| 神州问学 引言 随着ChatGPT、ChatGPT-4等的发布，我们彻底被大模型（LLM）的魅力所征服，越来越多

对于普通的RAG，也就是前面课程讲的RAG，它的原理是通过将文本进行切分和向量化，通过计算文本之间的向量相似度，从而得到两个文本之间的语义相似度，从知识库中找出跟问题语义相似的知识点，再送给LLM得出

对于特定的任务来说，没有万能的Prompt只有一些通用的模式，要完成这个任务还需要这个任务特定的Example。你一定要PUA它，强烈的鼓励它，使用类似MUST、奖励等字眼来PUA它，更好跟随用户指令

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已经成为提升大型语言模型（LLMs）能力的重要方法之一，通过整合外部知识，显著改善了生成内容的质量和相关性。

微软推出GraphRAG，革新问答系统能力，通过详尽的三阶段——数据预处理、图构建与社区结构生成，有效提升对复杂信息的整合与理解。本文深入技术细节，提供了本地运行实例的全面指南，借助Neo4j实现图的

Ollama 是一个基于 Go 语言开发的可以本地运行大模型的开源框架。通过 Ollama 本地运行大模型的学习成本已经非常低，大家有兴趣尝试本地部署一个大模型吧。