blog

如何评估大模型在特定任务上的真实性能 随着大语言模型等人工智能技术的快速发展，评估这些模型在特定任务上的真实性能变得至关重要。一个全面、严谨的评估不仅能揭示模型的当前能力水平，还能…

大模型多轮对话状态管理的工程实现方案 在构建基于大语言模型的多轮对话系统时，对话状态管理是确保对话连贯性、一致性与个性化体验的核心工程挑战。一个高效的工程实现方案需要妥善处理历史上…

检索增强生成（RAG）系统通过结合外部知识库与大语言模型的生成能力，显著提升了信息处理的准确性与可靠性。然而，其效果很大程度上取决于检索结果的相关性以及生成环节的质量。以下将从多个…

大模型与向量数据库结合的最佳架构设计 随着大语言模型（LLM）的广泛应用，其与向量数据库的结合已成为构建高效、智能应用的关键。这种结合能够有效解决大模型固有的知识静态性、幻觉问题以…

从零搭建企业级私有大模型服务平台 在人工智能浪潮席卷全球的当下，大模型已成为企业寻求创新与效率突破的关键技术。然而，公有云模型服务在数据安全、合规可控、模型定制和成本长期可控方面存…

大模型API成本优化：缓存、批处理与模型蒸馏实践 随着大模型API在各类应用中的集成日益广泛，其调用成本已成为企业运营中不容忽视的因素。高昂的API费用可能源于频繁调用、处理大量文…

想要在Mac上轻松体验本地大语言模型（LLM）的强大功能？无需复杂配置和强大显卡，借助Ollama，你现在可以一键运行各种开源模型。它就像Mac上的Docker，专门用于简化大模型…

大模型幻觉问题的成因与缓解策略 近年来，以大语言模型为代表的生成式人工智能技术取得了突破性进展，展现出强大的内容生成与对话能力。然而，这些模型在实际应用中经常产生一个被称为“幻觉”…

如何构建基于大模型的智能客服系统 随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型为智能客服系统带来了质的飞跃。与传统基于规则或有限意图识别的客服机器人相比，基于大模型的系统能更自然地理解…

大模型上下文长度扩展方法对比：RoPE插值 vs ALiBi 随着大型语言模型在长文本理解、多轮对话、长文档处理等任务上的需求日益增长，突破其预训练阶段的固定上下文长度限制成为一个…