大模型开发

为什么大模型输出需要结构化约束 调用大语言模型API时，最常见的问题不是模型能力不足，而是输出格式不可控。一个本该返回JSON的接口，可能返回带Markdown标记的伪JSON，也…

大模型推理性能瓶颈分析 大语言模型在生产环境部署中，推理延迟和吞吐量是两个核心性能指标。单次推理请求的延迟主要来自三个环节：模型加载到显存的耗时、KV Cache的显存占用与计算、…

为什么大模型需要结构化输出 大模型在自然语言生成上表现优异，但生产环境对输出格式有严格约束——API返回JSON、数据库写入需字段对齐、前端渲染依赖固定Schema。裸调用大模型，…

什么是Prompt工程链：从单轮调用到多步推理 Prompt工程早已不是”写一句提示词等结果”的简单操作。在AIGC应用落地中，大模型开发团队面对的典型问题…

开源大模型本地部署的工程化挑战 Kimi K3 于7月20日正式发布，2.8万亿参数MoE架构成为全球最大开源模型，7月27日完整模型权重全面开放商用权限。这款模型原生支持百万To…

Prompt工程进阶：从单轮指令到多轮推理链的实战方法 Prompt工程是大模型开发中最具性价比的调优手段。一条结构清晰的Prompt，可以让同一模型在相同任务上的表现提升30%以…

Prompt工程是大模型开发中直接决定输出质量的关键环节。一个设计良好的结构化提示词能让大语言模型在自然语言处理任务中表现出更高的准确性和稳定性。本文从提示词模板设计、思维链推理触…

为什么Prompt工程决定大模型应用的成败 大模型开发项目的交付质量，七成取决于Prompt设计。一个精心设计的提示词能让GPT-4级别的模型输出准确率从60%提升到95%以上，而…

Prompt工程是AIGC应用开发中的核心技能。一个好的提示词模板系统可以显著提升大模型的输出质量和一致性，降低调用成本。本文从实际项目经验出发，介绍如何构建一套可复用、可维护的大…

为什么企业需要RAG架构的大模型应用 大语言模型的训练数据存在时效性边界，企业内部知识也无法通过通用模型获取。RAG（Retrieval-Augmented Generation）…