AI大模型

很多AI产品对外的接口都复用了OpenAI公司的接口WebAPI，DeepSeek、智谱等也是如此。因此，只要学会OpenAI的接口，其他AI产品也就学调用了。

在人工智能领域，大模型就像一个 “知识通才”，通过海量数据训练，掌握了广泛的知识和技能。但在实际应用中，我们常常需要模型在特定领域或任务上表现出色，这时就需要用到模型微调（Fine-tuning）了。

如果你正开发大模型应用，那你肯定绕不开 LangChain。但很快，你就会发现它的生态里冒出了 LangGraph、LangSmith、LangFlow 等一堆“亲戚”，让人有点摸不着头脑。

今天想和大家分享一份来自谷歌的技术白皮书《Prompt Engineering》，主题聚焦于“提示词工程”，长达68页的提示词指导。

本系列文章，将从上下文工程的不同环节（上下文处理与生成、上下文处理、上下文管理）最新的行业探索与进展，进行解读。

Google 这份白皮书实际上揭示了一个趋势：Prompt Engineering 正在从一种"玄学调优"转变为可量化、可复用、可协作的"软件工程"学科。

如果只能推荐一份关于 Gemini 3 Pro 的进阶指南，我会毫不犹豫地选择这一份：谷歌官方 68 页提示词工程手册。

RAG 索引是检索的基础。它是将原始知识转化为可经由相似性查询搜索的数值数据的过程。这些数值数据被称为 嵌入（embeddings），嵌入捕获的是含义，而不仅仅是表面的文本。

你是不是也好奇：为啥元宝、豆包、DeepSeek既能写文案又能解数学题？元宝怎么像“活字典”啥都懂？这些AI聊天助手的背后，都藏着同一个“超级大脑”——LLM(Large Language Model