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騰訊官方behaviac文檔 如果網(wǎng)頁找不到可以更換為前綴https://behaviac.github.io/language/zh/ 教程工作區(qū) behaviac-master\tutorials\ 如教程13 behaviac-master\tutorials\tutorial_13\workspace\tutorial_13_cpp.workspace.xml 其他工作區(qū) behaviac-master\test\btunittest…

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本文詳細解讀了RAG（檢索增強生成）技術(shù)，分析了其解決LLMs幻覺、知識過時等問題的意義，介紹了RAG系統(tǒng)的三大發(fā)展范式（樸素、高級、模塊化），探討了檢索、生成、增強環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù)和評估方法&#…

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提示工程架構(gòu)師必備：從0到1搭建你的「提示工具鏈」 一、引言：你調(diào)的不是提示，是「工具鏈缺失的焦慮」 1. 一個扎心的問題：你還在「手動調(diào)提示」嗎？ 上周和一位做AI產(chǎn)品的朋友聊天，他拍著桌子吐槽&#x…

本文基于2025年全球LLM使用年報，揭示六大趨勢：市場將形成開源與閉源雙生態(tài)；代理式推理取代對話成為主流；編程躍升為第一大使用場景；用戶更看重模型能力而非價格；模型需滿足特定需求保持用戶粘性&#xff1b…

紀念第一次前后端分離成功