我是 Fanstuck，一路以来，我持续输出了多个系列文章，从《Prompt工程零基础入门到精通》到《大模型微调全流程指南》，再到《DeepSeek+MCP 智能体落地案例》，这些作品不仅是技术笔记，也是我和读者共同成长的见证。我的目标，是搭建一座桥梁，把高深的 AI 理论与工程实践，转化为读者可以即学即用的知识资产。如果你对 大模型创新应用、AI 技术发展脉络、以及行业落地实践 感兴趣，那么请持

如果你一直在跟着博主的脚步探索AI大模型的相关内容，从最初的大模型Prompt工程解析，到实际的开发部署，再到深入NL2SQL、知识图谱大模型和ChatBI等更高阶应用，应该已经感受到了我们一步一个脚印，从迈过一道道技术难关，到搭建起属于自己的技术桥梁的过程。如今，我们或许对大模型的开发已经有些轻车熟路，但也必须承认，技术的迭代速度实在太快了。要想跟上AI技术发展的步伐，把最新的人工智能技术融入现

近期MCP的火爆是大家有目共睹的，关注人工智能前沿开发的开发者或多或少都有阅读过MCP相关文章或者视频，也不乏有像本人一样动手亲自来实践，开发本地MCP服务或者实现一系列相关LLM+MCP应用(如本人曾实践过LLM+MCP论文查找服务)。随着实操体验热度过去之后，结合本人人工智能应用开发与落地实践经验思考，不禁提出思考“大模型时代，MCP是必需品还是过渡方案？”这个问题。MCP 究竟是适配特定场景

当ChatGPT等大型语言模型横空出世，引发全球热议时，一个耐人寻味的问题随之而来：大模型究竟是人类能力的延展，还是我们主动让渡出的认知主权？作为人工智能时代的新兴产物，大模型展示出惊人的文本生成与决策能力。在便利与效率激增的背后，也潜藏着对人类自主性和创造力的深层影响。历史上，每当出现拓展人类能力的新工具，我们总要追问：我们是在掌控工具，还是被工具所掌控？这个问题在大模型时代尤为尖锐。本文将从技

想象一下，你在装饰房间。你可以选择一套标准的家具，这是快捷且方便的方式，但可能无法完全符合你的个人风格或需求。另一方面，你也可以选择定制家具，选择特定的颜色、材料和设计，以确保每件家具都符合你的喜好和空间要求。 比如，选择一个特制的沙发，你可以决定其尺寸、布料类型、甚至是扶手的样式。你还可以根据房间的主题选择颜色，甚至添加一些独特的装饰，比如刺绣或特别的缝线。这就是Prompt工程的概念。就像你通

Prompt工程技术文章专栏系列已更新七章，涵盖了AI开发生态中的多种使用场景，并提供了足够实用的Prompt技巧。而现在，随着大模型调用变得越来越简单，tokens成本也大幅降低，AI开发者可以轻松进行API封装与二次开发。部分平台更是支持定制场景微调，推动着“AI+”模式在市场上蓬勃发展。本系列文章将开启“大模型微调”专栏，作为第一篇文章，我们将从基础概念入手，通俗易懂地讲解大模型微调技术的演