AI学习

传统数据库管结构化数据，向量数据库管语义相似度，两者配合才能既精确又智能。各自角色传统库：按精确条件查订单、用户；向量库：按语义找相似内容、做 RAG。RAG 流程里，先用关键词过滤，再向量检索，效果...

单轮提示词你每次都要盯着指挥，Agent 则给个目标自己跑完。效率差异单轮：简单任务快，但复杂任务你要不断追问和操作；Agent：多步任务一次给定目标，自动执行。但 Agent 需要配置和调试。怎么选...

好文章是改出来的。让 AI 先当编辑列大纲，你定方向，它再扩写。工作流“你是编辑，先给我这篇文章的大纲和每个小节要回答的问题”。你调整大纲后，再让它逐节扩写，这样不会一上来就写偏。价值大纲阶段就能发现...

每次写出一个好用的提示词就存下来，积累成自己的模板库，越用越快。怎么沉淀按场景分类：写作、分析、编程、学习，每个模板注明适用情况和可调参数。下次直接复用模板，只替换具体内容。持续优化效果不好就记录问题...

如果你觉得 AI 回答“正确的废话”，多半是提问太宽泛。这几个误区要避开。三个常见误区问得太泛：“帮我做个方案”→ 改成“针对[行业][人群]，给 3 个具体方案”。不给背景：AI 不知道你的情况，只...

三家主流大模型各有特长，没有绝对最好，只有最适合当前任务。各家特点GPT：综合能力强、生态广、插件多，日常写作编程都稳。Claude：长文本理解和写作细腻，处理长文档、分析报告强；Gemini：多模态...

国产大模型进步很快，在中文场景和价格上有优势。不同产品侧重不同。各自定位DeepSeek：推理和代码能力强，开源生态好；通义：企业级和长文档场景成熟。文心：百度生态和搜索结合；豆包：C 端体验和多模态...

云端开箱即用但按量付费，本地私有部署但需要硬件。按数据敏感度和调用量决策。核心差异云端：免运维、能力强、数据出网、按 token 计费；本地：数据不出内网、可定制、需显卡和运维。调用量小或数据不敏感...

RAG 和微调都是让大模型适配企业场景的手段，但解决的是不同问题。各自解决什么RAG：解决“知识不准、要可更新、可溯源”，适合知识库问答。微调：解决“语气、格式、特定行为风格”，适合固定输出模板。怎么...

三大画图工具各有定位：一个出图美、一个可本地控、一个集成方便。特点对比Midjourney：出图美感强、易用，但需订阅、云端；Stable Diffusion：本地部署、可控性强、模型多，但要折腾。D...