稀土掘金 稀土掘金
    • 首页
    • AI Coding
    • 数据标注 NEW
    • 沸点
    • 课程
    • 直播
    • 活动
    • APP
      插件
      • 搜索历史 清空
        • 写文章
        • 发沸点
        • 写笔记
        • 写代码
        • 草稿箱
        创作灵感 查看更多
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
0 /100
aicoding
订阅
avatar
张润
更多收藏集

微信扫码分享

微信
新浪微博
QQ

3篇文章 · 0订阅
  • 与大模型对话的艺术:提示词工程指南,价值百万!(二)——提示词提升大模型逻辑能力
    这篇提示词教你如何让大模型扩展逻辑能力,四大秘籍助你逆袭:1. 召唤推理专用模型,2. “少样本提示” 3. 用“思维链”拆解问题,4.让我们逐步思考”触发零样本推理。以上技巧让模型不再逻辑问题困扰~
    • 大模型真好玩
    • 10月前
    • 829
    • 6
    • 2
    DeepSeek 人工智能
    与大模型对话的艺术:提示词工程指南,价值百万!(二)——提示词提升大模型逻辑能力
  • 与大模型对话的艺术:提示词工程指南,价值百万!(一)——提示词必备要素与基本技巧
    深入探讨如何通过提示词工程与大模型进行高效交流。从提示词的基本要素到万能模板,详细讲解了如何通过清晰的指令、上下文、输入和输出来优化与大模型的互动。掌握这些技巧,你就能像编程一样“编写”大模型!
    • 大模型真好玩
    • 10月前
    • 1.7k
    • 6
    • 1
    DeepSeek 人工智能
    与大模型对话的艺术:提示词工程指南,价值百万!(一)——提示词必备要素与基本技巧
  • LangChain1.0实战之多模态RAG系统(一)——多模态RAG系统核心架构及智能问答功能开发
    本文介绍了基于LangChain1.0开发多模态RAG系统的核心架构,通过前后端分离架构,构建支持文本、图像、音频和PDF处理的四大功能模块。同时编写测试智能问答基础模块的开发工作,为后续扩展打下基础
    • 大模型真好玩
    • 2月前
    • 953
    • 8
    • 3
    人工智能 LangChain Agent
    LangChain1.0实战之多模态RAG系统(一)——多模态RAG系统核心架构及智能问答功能开发