为什么你的AI总「胡说八道」？通用LLM+RAG+提示工程！
学会了，AI才能效率翻倍：
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通用LLM（Large Language Model）
指在海量多领域语料上预训练、具备通用理解与生成能力的大型模型，如能写代码、答问题、写文案。
它通过自监督学习掌握语言统计规律，再经指令微调与人类反馈优化对话能力。
本质优势是“广覆盖+强迁移”，但也受限于知识时效性与推理链条稳定性。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成
为弥补模型“记不住最新/专业细节”的短板，把外部知识库接入生成流程：
先用查询从向量数据库或全文检索系统取回相关文档，再把这些片段与用户问题一并喂给LLM生成答案。
核心在于高质量的数据构建、精确的检索召回、合理的上下文拼装与去噪，从而提升准确性、可追溯性与可控性。
提示工程（Prompt Engineering）
通过设计输入提示词与上下文结构，引导LLM按预期完成任务的系统方法。
常见技巧包括：
角色设定、分步推理（Chain-of-Thought）、少样本/思维链示例、约束输出格式、显式列出评价标准等。
目标是把需求“可操作化、可验证化”，减少幻觉与跑偏，并让同一个模型在不同场景下发挥接近“专用模型”的效果。
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>>万能兑换C币许愿池<<
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