ConardLi

在今天这一期，我们将一起学习一种基于 MCP 提高大模型检索外部知识精度的新思路，实测比 RAG 效果要好很多。

大家好，我是 ConardLi。 今天跟大家来正式介绍一下我的开源项目：Easy Dataset。 3.13 号，我对外发布了第一个版本，到 3.16 Star 数破千，截止目前，已经 1.7K St

微调模型想加餐 文献堆成五指山 传统方法泪两行 AI生成总截断 重复问题脑壳瘫 我的项目来救场 分块拆文不心慌 领域标签挂树上 COT答案自动长 数据集格式随便装

我想要微调特定领域的模型？去哪获取这个领域公开的数据集？ 手动整理数据集太累了，有没有什么快速标注数据集的方法？ 数据集可以用 AI 生成吗？怎么把领域的文献转成可供模型微调的数据集？

众所周知，正是因为 Claude 3.5 Sonnet 出色的编程能力，让诸如 Cursor、Windsurf 这样的编程工具大放异彩，而 Claude 3.7 Sonnet 的出现，应该能让

今天我们一起来聊聊大模型的进阶使用：“模型微调” ，也就是较大家真正的 “调教“ 出一个能够满足特定需求场景、更贴合个人使用习惯的个性化模型。

我还看到很多同学对于大模型的理解还存在一些误解，以为本地模型+知识库就是在 “训练“ 自己的模型。为了解答大家的问题，今天我们一起来聊聊大模型的进阶使用：“模型微调” ，也就是较大家真正的 “调教“

大家好，我是 ConardLi。 今天继续来聊 DeepSeek。 前几天我发了一篇文章来介绍如何通过非官方途径使用 DeepSeek：摆脱卡顿！曲线救国使用 DeepSeek 方法大全，但是这里面的

大家好，我是 ConardLi，一年一度的年更系列又来了。每到年末我会对前端生态在这一年的重大变化做一次总结，之前的总结： 《2023 年前端大事记》 《2022 年前端大事记》 《2021 年前端大