提示词进阶:让 AI 输出结构化结果
让 AI 输出结构化结果的关键在字段与格式约束。四种结构的选择、四个指令槽位、长内容分块与解析失败的排查顺序,附自检清单。
AI基础百科栏目解释 AIGC、提示词、Agent、RAG、Token、模型、工作流、检测与认证等常见概念,适合新手快速补齐 AI 工具使用前的基础知识。
让 AI 输出结构化结果的关键在字段与格式约束。四种结构的选择、四个指令槽位、长内容分块与解析失败的排查顺序,附自检清单。
AI 搜索把「找、读、总结」压缩成一步,先检索网页再交给大模型生成答案。本文讲清它和传统搜索的区别、来源可信度卡在哪,并给出三个用得更稳的方...
多智能体协作把大任务拆给几个 AI 分头做、互相查。拆解分配传递的机制、三种分工模式、更慢更贵更易传错的代价,附该不该用的判断表。
API 是程序替你跟 AI 说话的约定窗口。一次调用的完整流程、API Key 与限流计费、自部署还是调 API...
上下文窗口是大模型一次能处理的字数上限。装得下不等于记得住:中间遗忘怎么发生,长文档和多轮对话怎么应对,选工具时...
按量付费的账单单位是 token 不是字。切分机制、中英文用量差异、输入输出分开计费,加一张省 token 的场...
向量数据库怎么把文字变成可检索的数字、近似检索为什么快,地图类比哪里失效,在RAG里站哪一环,什么场景才值得自己...
微调动模型,提示词动输入,成本和适用场景完全不同。讲清两者机制区别、五个维度对照、什么情况才值得微调,以及为什么记事...
AI 最该警惕的不是答不上来,而是答错你还看不出来。本文按事实、数字、时效、私密、判断五类拆解它的能力边界,并给出把...
RAG 完整链路六步:切块、向量化、召回、重排、拼上下文、引用溯源,每步给可落地的质检点,并讲清它在权限、时效、表格...
算力就是并行计算的能力。大模型的钱花在训练和推理两个阶段,硬件、电力、机房都是成本。省算力的三个方向与普通用户的三个...
端侧大模型是把模型权重放进设备、推理在本地完成。本文讲清它如何被压进手机、体验上的真实代价,以及哪些任务该留端侧、哪...
开源大模型和闭源大模型的区别不在效果在成本结构:拆解控制权、数据边界、单位成本三条线,给四种场景的明确答案,附混合用...
AI 伦理落到普通人身上就三件事:数据去哪了、判断公不公平、出了问题谁负责。本文逐条讲清机制与应对习惯,附风险场景对...