专业网站建设的意义公司商城网站开发费做什么科目

张小明 2026/1/10 9:42:50
专业网站建设的意义,公司商城网站开发费做什么科目,清远市住房与城乡建设局的网站查,怎么设置自己的网站“如果只能写一句话” 【提示工程】在B端落地的目标是#xff1a; 在保持效果可接受的前提下#xff0c;设计最短的工作流链路#xff0c;并在其中的每个节点使用最小尺寸的模型#xff0c;来操作最短长度的提示词。 “为什么要给B端应用单独写一篇经验分享#xff1f;”…“如果只能写一句话”【提示工程】在B端落地的目标是在保持效果可接受的前提下设计最短的工作流链路并在其中的每个节点使用最小尺寸的模型来操作最短长度的提示词。“为什么要给B端应用单独写一篇经验分享”在2024年末至2025年初OpenAI和Anthropic相继发布了智能体构建指南How to build LLM Agents。他们都将智能体分为两类声明式Declarative和指令式Imperative。这就像开车导航声明式Agent用户只说“我要去哪”剩下的路径规划、工具调用、代码撰写全由模型包办。指令式Workflow用户明确定义第一步走哪条路、第二步在哪里转弯每一步都有严格的执行逻辑。市面上的指南大多聚焦于“声明式”展示如何利用海量参数的LLM配合Web Search、Code Interpreter等工具解决复杂问题看起来非常“Fancy”。但在我们这家服务于金融行业、泛工业、医疗等垂直行业的人工智能公司面对数据提取、规则审核、文档撰写等B端业务时绝大多数任务都是指令式的。B端场景是截然不同的确定性高于一切审核什么规则、抽取什么字段、代入什么公式都有严格定义不能自由发挥。高频与高准率我们的任务不是解决一次复杂难题而是要稳定、准确、快速地解决成千上万次同质化问题。准确率往往要求99%以上且无法依赖人工多轮对话微调。算力与合规限制客户数据不出域我们无法使用云端巨型模型只能在本地部署7B、30B、70B级别的模型。因此市面上那些针对通用场景的“智能体构建指南”对于我们在算力受限、容错率低的场景参考价值有限。所以我自己单写一篇。“忘了所有的提示词模板吧”有些提示工程师喜欢用各种神奇首字母凑单词来命名模板这比沪上的面包店和Bistro给菜品命名还要做作。诚然在2023年给大模型设定严格的角色或者念咒语般地让它“Let’s think step by step”是有效的。但到了2025年大多数基座模型已不再依赖特定的模板就能表现优秀。这不是一道把空填满就能得分的题目。具体的结构不重要但“有结构”很重要。•精简避免冗长的提示词但要保持System Prompt系统提示词的稳定性。这不仅节省Token更能最大化利用KV Cache缓存。•别让模型猜如果有背景知识和上下文直接给模型不要让它猜。•关闭“思考”对于有严格、预定义步骤的任务不要让模型自己规划。该关掉Chain of Thought思维链的时候就果断关掉直接执行。“分而治之以及你可能没意识到的一种偷懒”在B端工作流构建中“分而治之”是核心共识。拆解节点不要试图用一个冗长的提示词解决所有问题。将任务拆解为多个节点确保每个节点的提示词拥有最小逻辑闭环且难度在模型能力覆盖范围内。警惕“SOTA依赖症”总是依赖SOTAState Of The Art超大模型一站式解决问题本质上是一种思维上的懒惰。降本增效要学会在工具箱里通过组合使用更小尺寸的模型来解决问题。如果能意识到某个环节可以用30B甚至7B模型搞定而不是盲目上70B在一个高频任务中节省的成本起步是十万级的。此外做好前处理和后处理至关重要。在提示词里“仅输出JSON格式不要加评论”是坏的在代码的后处理节点里写一个 .strip() 是好的。“构建标准集不要打补丁”构建完整的、覆盖全面的评测数据集Evaluation Dataset。这是一条需要“死记硬背”的铁律因为其他的东西可以边干边学但数据集如果不在项目初期就开始积累后期往往无法弥补。拒绝“打补丁”式的修复不要针对每一个具体Bad Case去打补丁。建立“规模化收集——分类定位——批量处理——回测”的闭环。逻辑问题回归到工作流链路或代码/提示词层面进行通用性修改。个例问题既然是长尾个例不如通过高召回阈值的RAG链路外挂一个“错题本”来针对性解决。最后任务和评测必须有明确的 Exit出口条件什么是“通过”什么是“不通过”什么情况必须“转人工”字段的取值范围是什么抽取不到是填空、填Null还是报错如果涉及循环Break的条件是什么“相信开源模型的迭代速度”在落地应用层我们要控制过度的定制化。因为你在细枝末节的长尾问题上所做的、Case-by-Case的、消耗大量精力的“硬编码优化”很可能半年内就会被新一代模型或工具的能力覆盖掉。记住小黄车只负责从地铁站到目的地的最后一公里别骑着小黄车去下一站地铁。抓大放小尽可能不要花巨大精力去解决个例性质的长尾问题。模块化沉淀尽可能花巨大精力保持提示词和工作流的高度模块化。一个具体的实践从你每次写提示词都会复制粘贴的那段话开始逐渐“合并同类项”和“取最大公约数”将其封装成可复用的模块。“学思路而不是照抄”2023年我们说“学LangChain的思路而不是照搬代码”2025年这个所谓的“Agent元年”面对满天飞的架构图原则依然不变。我们要借鉴的是思路而非生搬硬套RAG链路思路打开你可以在任何库里检索任何东西然后用到流程的任何地方不局限于“问答”。工具调用把复杂的路由问题Routing转化为简单的分类问题Classification。MCP与结构化把复杂的生成任务转化为填空题。复杂决策把开放的、多层的分类问题转化为树形的、分层的选择题。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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