大家好，我是你们的AI伙伴狸猫算君~。今天我们要聊一个能让ChatGPT、文心一言等大语言模型真正“为你所用”的杀手级技术——RAG（检索增强生成）。想象一下这个场景：你是一家医疗科技公司的产品经理，想用大模型回答患者关于药品说明书的问题。直接问ChatGPT“阿司匹林的禁忌症有哪些？”它可能会给你一个笼统的答案，但无法精确到你公司特定剂型、特定批次的药品信息。这时候，RAG技术就派上用场了。RA

大家好~我是你们的AI伙伴狸猫算君。今天我们来聊一个让无数企业技术负责人又爱又愁的话题：如何让无所不能的大模型，真正“懂得”我们公司内部的事情？ 想象一下这个场景：你的客户在智能客服里问：“我们公司最新推出的理财产品收益率是多少？” 尽管背后的ChatGPT或文心一言能侃侃而谈金融知识，但它对你公司的具体产品参数一无所知，只能给出一个笼统、甚至错误的回答。这不仅体验糟糕，更可能引发信任危机。这就是

最近两年，AI大模型以惊人的速度渗透到各行各业。无论是写代码的GitHub Copilot、做设计的Midjourney，还是处理文档的ChatGPT，大模型正在重塑我们的工作方式。但你是否也曾困惑：为什么同样的提示词，别人能得到更好的回答？如何让AI真正理解你的业务需求？能否打造一个专属于自己公司的智能助手？这一切问题的答案，都藏在几个核心概念里。今天，我们就用最易懂的方式，带你从零理解大模型的

大家好，我是你们的AI伙伴狸猫算君~最近在后台收到不少小伙伴的提问：“我花了好几天微调了一个模型，怎么知道它到底变强了还是变弱了？” “面试总被问评估方法，有没有通俗易懂的解释？” 今天我们就来彻底解决这个问题。想象一下：你费尽心思训练了一个AI法律助手，结果它把“违约金条款”解释成了“违约了就要交钱” —— 这种微调“翻车”现场，在真实项目中并不少见。微调不只是让模型跑起来，更要确保它真的朝着我

想象一下，你面前有两个医生：医生A：熟读全球所有医学教科书，掌握海量人体生理、病理知识。医生B：不仅拥有医生A的全部知识，还在顶级三甲医院的心外科，跟着专家团队进行了上万台手术的专项训练。当你只是普通感冒时，两位医生都能给出正确建议。但当你面临一个复杂的心脏瓣膜手术时，你会毫不犹豫地选择医生B。大模型的“训练-微调-推理”过程，本质上就是培养出“医生B”的过程。训练，是让模型“博览群书”，具备通用

嗨~我是你们的AI伙伴狸猫算君！想象一下这个场景：你兴奋地克隆了一个最新的开源大模型到本地，准备一展身手。当你满怀期待地输入命令 时，等待你的不是模型的回应，而是一行冰冷的红色错误：。“我明明有32GB的内存啊，怎么8GB的显存就不够用了？”这几乎是每一位AI开发者和科研新手都会遇到的“第一堵墙”。问题的核心，就在于混淆了 内存（RAM） 和 显存（VRAM） 的职责。在当今这个由AI、高清