聚客AI

一、提示工程架构设计（附完整代码框架） 1.1 分层提示设计模型 1.2 动态上下文注入技术 二、核心技术深度实现（附完整案例） 2.1 文本总结技术进阶 2.2 思维链(CoT)优化方案 2.3 文

一、MCP Sampling：让大模型学会“精准提问” 1.1 采样原理拆解 核心作用：解决传统情感分析中“上下文缺失”和“动态场景适应”难题 关键优势： 人工审核机制：拦截敏感内容（如政治言论） 动

一、MCP协议：大模型与外部系统的“神经枢纽” 核心价值 解耦设计：大模型（Client）专注推理决策，外部操作（Server）交给工具执行 动态扩展：新增工具无需修改模型代码，通过JSON-RPC标

“从笨重大模型到敏捷小钢炮，部署效率提升500%的踩坑全记录。” 一、轻量化部署：AI落地最后一公里 想象你训练了一只超级聪明的导购AI，但客户打开页面要等5秒才回应——这就像让博尔特穿雨靴赛跑！轻量

一、 MCP协议：大模型和业务系统的“万能插座” 想象一下，大模型是个天才实习生，啥都懂一点，但它不认识你公司的数据库、不会用你内部的报销系统。MCP协议，简单说，就是给这个实习生写了一套标准化的“工

单卡即可微调70B模型，显存占用降低92%，效果媲美全量微调 一、微调方案全景对比 技术方案对比表 关键结论：QLoRA让消费级显卡可微调Llama3-70B级别模型！ 二、环境搭建与工具栈 2.1

掌握三大设计模式，构建协同智能体集群，电商场景下单转化率提升35% 一、多智能体系统核心架构 MAS核心价值： 复杂任务解耦 领域专家分工协作 系统容错性提升 二、三大设计模式深度解析 2.1 集中式

掌握工业级智能体开发核心技术，错误率降低70%，复杂任务处理能力提升5倍。 一、智能体决策框架全景图 核心选择标准： 工具调用次数 ≤ 3 → ReAct 存在子任务依赖 → Plan-and-Exe

引言：掌握工业级RAG系统开发核心技巧，召回率提升65%，推理成本降低40% 一、RAG架构核心问题诊断 企业级应用常见痛点： 单一检索方式导致关键信息遗漏 长文档噪声降低生成质量 模型虚构未检索到的