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怎么做查询网站后台,seo技术最新黑帽,泊头市网站制作公司,自助建站免费申请Prompt Engineering在RAG系统中起关键桥梁作用#xff0c;引导模型聚焦检索内容#xff0c;避免幻觉。优质prompt需包含角色设定、任务指令和结构化标记。多轮问答需通过查询改写和上下文拼接维持语义连贯。处理长对话可采用摘要压缩、滑动窗口或语义检索等方法#xff0c;确…Prompt Engineering在RAG系统中起关键桥梁作用引导模型聚焦检索内容避免幻觉。优质prompt需包含角色设定、任务指令和结构化标记。多轮问答需通过查询改写和上下文拼接维持语义连贯。处理长对话可采用摘要压缩、滑动窗口或语义检索等方法确保在压缩信息同时保留关键上下文是构建高效RAG系统的核心技术。Prompt Engineering 在 RAG 中的作用Prompt Engineering提示工程指为生成模型精心设计输入提示以引导模型产生所需的输出。在RAG系统中prompt设计对充分利用检索到的知识至关重要。因为生成器通常是LLM接收到的不仅有用户问题还有检索的文档内容我们需要通过提示明确告诉模型如何使用这些信息。例如一个常用的提示模板是根据以下提供的文档回答用户问题。不要编造未在文档中的内容。文档1. [文档1内容]2. [文档2内容]问题: [用户问题]答案:这样的提示在系统消息或用户消息中给予模型明确指示参考检索文档来回答且避免幻觉。良好的prompt可以约束模型行为确保它“老老实实”利用提供的资料而不是依赖自身参数中的不完整知识随意编造。这在企业应用中尤为重要因为我们期望回答基于权威数据而非模型想象。Prompt Engineering还涵盖格式设计比如在多轮对话RAG中prompt可能需要包含对话历史以及当前检索内容并清晰区分二者以防模型混淆。除了提示内容提示中还可以加入Few-Shot示例即提供一两个参考问答示例展示如何利用文档回答问题。这种Few-Shot Prompt有助于模型明白应该以何种风格和策略作答例如引用文档来源、使用正式语气等。如果RAG的目标是让模型输出答案同时给出证据引用那么prompt中可以要求“请使用提供资料回答并在句末标注引用编号”。很多文献表明精心的prompt能显著提升LLM正确使用检索信息的程度。另一方面不当的prompt可能导致模型忽视检索内容。例如如果提示没提醒模型必须参考文档它可能依然基于自身知识回答从而丧失RAG的意义。随着大型模型的能力增强Prompt Engineering已成为将检索与生成有效衔接的艺术。面试中可能被问到如何设计提示让模型结合检索证据回答以及如何通过调整提示缓解模型幻觉或不相关输出。例如一种实用技巧是让模型在回答前先在心中“思考”检索内容的重要性chain-of-thought prompting或者逐段引导模型先复述相关内容再作答。不过也要注意复杂提示可能增加输出长度甚至引入新问题。因此Prompt Engineering在RAG中需要反复试验以找到对模型指令清晰、信息充分、响应精炼的最佳提示方案。典型面试题为什么在RAG系统中需要特别设计prompt不加特殊提示会有什么潜在问题一、RAG 系统中的 Prompt 作用在 RAGRetrieval-Augmented Generation架构中Prompt 是将检索结果文档片段与用户问题共同组织为上下文输入给大语言模型LLM的结构化文本是连接“检索器”与“生成器”的桥梁。Prompt 不仅决定了 LLM 能否理解问题 检索结果的关系还影响最终回答的风格、准确性、可控性。二、为什么需要特别设计 Prompt1. 引导模型聚焦于检索结果● LLM 预训练阶段并没有学过“使用检索材料”这类任务● 若不显式提示模型可能忽略 retrieved context自行编造答案hallucination● Prompt 需要通过模板、关键词等方式告诉模型“请只基于以下材料回答”。2. 明确生成目标与角色设定● Prompt 中可指定回答者身份如客服、医生、律师影响回答风格● 明确任务目标如复制编辑“请基于以下材料用简洁明了的语言回答用户问题。”● 控制回答格式如 JSON、列表、段落等便于后续处理或前端展示。3. 管理检索文档的逻辑结构● 多段 retrieved context 需标号、标题、分隔便于模型理解● Prompt 模板应规范段落间关系如文档1内容...文档2内容...● 可加入元信息如来源、时间戳提升 LLM 的上下文理解能力。三、不设计 Prompt 会出现哪些潜在问题问题类型描述可能后果幻觉hallucination模型未看到检索内容或不理解其用途凭空编造答案严重影响准确性特别是合规性场景如医疗/法律忽略文档上下文LLM 只看 query不参考文档信息生成内容缺乏依据问什么都回答模糊空泛回答风格不一致未指定身份或格式风格随模型漂移不适合企业生产环境无法定位引用没有告诉模型要引用文档段落结果不可溯源降低可信度多段文档冲突时无法辨别模型无法权衡或解释差异给出片面甚至矛盾的结论四、优秀 Prompt 的设计要素实战建议角色设定Role如“你是某企业的客服”任务指令Instruction如“请仅根据以下文档内容回答”输入内容标记Context Delimiter例如 检索到的文档如下 文档1……文档2…… 问题 用户提问……输出格式约束可选如“请以 JSON 格式返回答案”长度控制提示可选如“回答请控制在100字内”。五、总结RAG 系统中的 Prompt 是 LLM 生成是否可信、准确、风格一致的关键枢纽。没有精心设计 Prompt就相当于丢失了 RAG 中“Augmented”这一环节的意义。因此高质量 Prompt 的设计不仅是工程问题也是影响整体问答质量的核心技术点。请举例一个RAG场景的prompt设计说明如何指引模型利用检索到的内容。一、背景说明RAG 的 Prompt 在连接检索与生成中的作用在 RAG 系统中Prompt 是将● 用户提问Query● 检索结果Context Documents整合为一段可输入给 LLM 的文本。Prompt 的设计直接决定了模型是否● 聚焦于检索内容而不是模型自身幻觉● 正确理解上下文段落结构● 生成目标格式的输出。二、RAG 场景示例企业内部知识问答如 IT 支持系统用户提问如何在公司 VPN 中配置 Outlook 邮箱检索器返回的文档Top-2内容经清洗、Chunk 切分文档 1公司 VPN 配置完成后员工可通过 Outlook 添加 Exchange 邮箱。路径如下Outlook → 文件 → 添加账户 → 输入邮箱地址和公司域名如 corp.company.com。 文档 2为保证安全连接公司邮箱配置必须在 VPN 环境下进行且需启用“自动发现”功能。无法手动设置服务器。三、Prompt 设计模板推荐结构你是某公司 IT 支持助手请仅根据以下内部文档内容回答用户的问题。 检索文档内容 文档 1公司 VPN 配置完成后员工可通过 Outlook 添加 Exchange 邮箱。路径如下Outlook → 文件 → 添加账户 → 输入邮箱地址和公司域名如 corp.company.com。文档 2为保证安全连接公司邮箱配置必须在 VPN 环境下进行且需启用“自动发现”功能。无法手动设置服务器。 用户提问 如何在公司 VPN 中配置 Outlook 邮箱 回答要求 请用简洁、专业的语气回答必须基于上述文档不得编造信息。如果文档中未明确涉及请回答“根据当前资料无法判断”。 回答开始 四、解析设计要点区域作用说明明确身份角色“你是 IT 支持助手”能激发 LLM 使用客服语气上下文边界提示 检索文档内容 明确告知 LLM 哪部分是检索段落分段编号结构化文档 1: 等标签可让模型引用来源并按顺序处理明示内容限制“仅根据上述文档不得编造”可强烈抑制幻觉生成提示无法回答时的 fallback 行为避免模型瞎编用“无法判断”作为默认策略五、实际输出示例GPT-4您可以按照以下步骤配置 Outlook 邮箱1. 首先连接公司 VPN2. 打开 Outlook依次点击“文件” → “添加账户”3. 输入您的公司邮箱地址和域名如 corp.company.com4. 确保启用了“自动发现”功能Outlook 将自动完成设置。请注意手动设置服务器是不支持的必须在 VPN 环境下进行邮箱配置。→ 明显内容完全基于文档 1 和 2无额外幻觉语气专业结构清晰。六、总结Prompt 是指导 LLM 正确使用“检索结果”生成可信回答的关键。高质量 Prompt 设计应包含● 角色设定Who● 明确任务What● 信息来源与边界Where● 输出要求How通过结构化分区 清晰语言引导可以极大降低幻觉概率提升回答质量是构建高可控 RAG 系统的核心工程策略。如果模型回答时没有引用检索文档可能是prompt哪里出了问题你如何改进prompt让模型引用证据一、问题背景在 RAG 系统中Prompt 的目标是● 明确告诉大语言模型LLM应该参考哪些文档内容● 指导其引用事实证据生成可溯源、可信的回答。若模型生成的答案中没有引用检索文档则提示词可能存在设计缺陷容易导致幻觉或回答缺乏依据。二、可能存在的 Prompt 设计问题问题类别问题描述后果缺少上下文边界检索段落与问题没有清晰分隔模型无法分辨哪些是材料、哪些是指令未设置“必须基于文档”提示没有告知 LLM 避免自由发挥模型默认用预训练知识回答忽略文档文档格式不清晰未分段、无标签、语言混乱模型难以提取关键信息作为证据未要求引用文档或标号无引用指令或样例模型即使参考了也不会显式说明来源Prompt 太短或缺乏引导性类似“请回答问题”这种泛指令模型自由生成不受控三、Prompt 改进策略引导模型引用证据1. 加强指令提示Instructional Prompting请仅根据以下检索文档回答问题不允许使用其他知识。请在回答中明确引用相关文档如“根据文档 1”。→ 强化模型对检索内容的依赖性。2. 结构化标记检索内容 检索到的文档 文档 1内容……文档 2内容…… 用户问题 ……→ 利用显式边界与编号提示帮助 LLM 理解段落位置和引用目标。3. 提供输出示例Few-Shot Prompting示例用户问题公司邮箱如何配置回答根据文档 1您需要打开 Outlook → 添加账户 → 输入邮箱地址…… 请按此格式回答下列问题→ Few-shot 提示可以引导模型模仿引用风格强化“引用优先”的输出倾向。4. 明确要求引用编号 / 原文片段请在回答中用“文档X”或“资料Y”的方式注明证据来源如文档间有冲突请说明“文档1与文档2提供的信息不同”。→ 提升回答可解释性与调试可控性。5. 限制回答范围、禁止幻觉兜底若以下材料中没有涉及该问题请回复“文档中无相关信息”。请勿编造任何内容。→ 给 LLM 明确边界降低幻觉发生率。四、改进后 Prompt 示例你是企业智能问答助手请仅根据以下内部检索文档回答用户问题并在回答中引用相关文档编号作为证据。 检索文档 文档 1……文档 2…… 用户问题 …… 回答要求 - 明确引用“文档X”- 不得编造答案- 若找不到答案请回答“未找到相关信息”五、总结如果模型未引用检索文档核心原因往往是 Prompt 缺乏结构、缺少约束、没有示例。通过加强 instruction、加入编号、输出格式模板、增加 few-shot 示例等方式Prompt 可引导 LLM 显式引用文档提升回答的可追溯性、可信度与可控性。多轮问答与上下文拼接策略在对话式的RAG应用中多轮问答需要处理上下文相关性问题用户的提问往往依赖于之前的对话内容。为正确理解用户每一轮的问题系统需要保留和传递对话历史信息。这带来了两方面挑战1在检索阶段如何将对话上下文融入查询使检索器获取到相关的背景资料2在生成阶段如何在prompt中拼接必要的对话历史和检索结果让模型明确问题语境。一种常用的策略是查询改写conversational query rewriting即将当前用户问句与之前相关的对话内容合并或重写成一个自包含的查询再用于检索。例如对话中用户上一轮问“爱因斯坦是什么时候出生的”上一轮系统回答了“爱因斯坦出生于1879年”紧接着用户又问“他是在哪里出生的”。此时需要将“他”解析为爱因斯坦把查询改写为“爱因斯坦是在哪里出生的”进行检索。不进行改写直接用“He”去检索往往得不到正确结果。微软研究提出的CONQRR等模型能够在上下文基础上生成语义等价的完整问句。这种改写可以由规则基于对话状态填充或由Seq2Seq模型完成。许多开放数据集如CANARD, TREC CAsT提供了对话问答改写示例供训练。在生成阶段上下文拼接体现在prompt构造上。通常会将最近几轮对话用户问助手答附在当前提示之前让模型了解对话走向。例如“对话历史用户A:…; 助手B:…若干轮 当前用户: [问题]? 请基于以上对话和以下检索内容回答。” 需要平衡的是上下文长度与相关性保留过多历史将消耗模型上下文窗口而且可能引入不相关信息干扰当前回答但过少则可能丢失关键指代或约束。实践中常用策略包括● 窗口截断只保留最近N轮对话历史假设较久远内容影响有限。● 语义摘要对很长的对话进行摘要压缩历史信息但保留要点然后附加在prompt中。● 检索历史对于长对话可对过去内容建立索引必要时检索相关历史片段加入当前上下文类似文档检索。无论哪种目标都是确保模型理解当前问题指的是谁、哪个话题、有哪些已知信息。例如当用户提问“这个方案相比之前提到的有何改进”时系统通过上下文拼接知道“方案”指的是前文讨论的某算法从而检索和回答时保持连贯。不正确的上下文拼接可能导致语义漂移让模型答非所问或重复已经提供的信息。在面试中关于多轮QA可以讨论如何处理指代消解、上下文载入过长的问题以及如何使用对话状态来决定检索策略等。面试官可能给一个对话场景问你如何设计系统提取上一轮中的实体用于当前检索以及如何组织prompt使模型延续上下文回答。典型面试题在多轮对话QA中为什么需要将之前的对话作为上下文提供给模型如果不提供会发生什么问题一、问题背景什么是多轮对话问答多轮对话问答Conversational QA是指用户与系统之间展开连续语义关联的多轮提问每一轮的提问可能省略或指代前文信息如复制编辑用户公司邮箱怎么配置 用户如果我用 Mac 呢 用户VPN 需要一直开着吗在这种上下文串联式对话中用户的问题越来越简略依赖之前上下文语义信息才能正确理解。二、为什么必须提供历史对话上下文1. 当前提问往往是“省略式”的示例● 当前问题“如果我用 Mac 呢”● 实际语义“如果我在配置公司邮箱时使用 Mac 系统该怎么配置”若不提供“公司邮箱怎么配置”这句历史对话模型将无法理解当前句子的含义生成的回答会● 偏题● 模糊化● 甚至完全错误。2. 明确消解代词、模糊词、指代词多轮对话中常见表达包括表达形式举例若无上下文结果代词“这个功能怎么用”不知“这个”指代什么回答错误或拒答时间词“昨天你说的方式还有用吗”不知“昨天说的方式”是什么失效比较指代“哪种更安全”不知比较对象模糊或幻觉回答3. 保持语义一致性与风格连贯性● 上下文可引导模型保持语气、术语一致● 避免系统风格忽冷忽热或用词跳脱● 对话更自然更贴近人类对话风格。三、如果不提供历史上下文会发生什么问题问题类别描述后果理解错误当前问题无法被准确“反解”成完整含义模型回答偏离原意生成内容不连贯回答中断、风格跳变用户体验差增加幻觉风险模型倾向于自行补全上下文编造信息、逻辑错误无法处理纠错 / 追问如“你刚才说错了吧”模型不知“刚才”指什么拒答或误答四、实践中的上下文提供方式1. 拼接上下文对话将前几轮对话拼成 Prompt用户我想配置邮箱 助手请问您使用的是 Windows 还是 Mac 用户Mac 助手请按以下步骤……这种方式保留了问-答历史序列便于模型理解对话流。2. 提取摘要式历史用于长对话当历史过长可通过摘要提取方式重写历史为对话摘要用户想配置公司邮箱并使用的是 Mac 系统→ 然后将摘要 当前问题一起输入 LLM提高 Prompt 长度利用效率。五、总结多轮对话中的用户问题高度依赖上下文。若不提供历史对话信息● 模型难以理解当前问题● 回答可能错、偏、空或幻觉严重● 会极大影响 RAG 系统的准确性、连贯性与可用性。因此提供对话上下文是构建高质量多轮问答系统的基础前提。你如何将对话历史融合到当前查询进行检索请举例说明查询改写的思路。一、背景说明为何需要 Query 改写在多轮对话问答Conversational QA中用户当前提出的问题通常是 省略式或指代式无法被直接用于检索● 当前提问“这个在哪设置”● 实际语义“VPN 自动重连功能在哪设置”如果不对 Query 进行“上下文融合”或“语义重构”直接送去向量检索可能召回无关文档或无法召回任何文档。二、Query 改写的基本思路Query Rewrite又称 Query Reformulation、Contextual Query RewritingCQR目的是将当前用户输入 历史对话合并成一个自洽、完整、可检索的查询语句。三、改写策略一览策略描述示例拼接法Concat将历史问答拼接在当前 Query 前“我想配置公司邮箱。如果我用 Mac 呢”模板重写Template Rewriting使用 Prompt 模板让模型改写“请将用户的省略提问改写成一个完整的问题”抽象摘要 当前提问融合提取摘要后重写 Query“用户在配置邮箱过程中问在 Mac 系统下如何设置”使用 Query Rewriter 模型专门使用训练好的 Query Rewriting 模型如 T5-CQR、ChatGPT用历史轮作为 context生成完整 Query基于规则或实体指代替换通过规则替换掉“这个”、“那里”等指代词将“它在哪”替换为“VPN设置在哪”四、具体示例完整 Query 改写过程多轮对话历史用户如何设置公司邮箱 系统请在 Outlook 中点击“添加账户”→ 输入公司邮箱 → 自动配置。 用户那用 Mac 怎么办原始 Query那用 Mac 怎么办→ 关键词模糊无法用于向量检索。改写后 Query拼接型我想知道如何设置公司邮箱。如果我使用 Mac要怎么配置改写后 Query模型生成型如何在 Mac 系统下配置公司邮箱Outlook五、如何实现 Query 改写三种方案方法技术手段优点缺点1. Prompt 级改写直接在 Prompt 中拼接历史 当前问题实现简单、无额外模块长对话会触发 Token 上限2. Query Rewriter 模块使用单独的 LLM如 T5-CQR、ChatGPT重写可控制输出风格、更灵活增加调用成本、时延3. 规则 NER 替换用正则或 Slot 替代指代词高效、快速泛化性差、易漏改写六、总结在多轮 RAG 中检索精度的第一步就是 Query 改写准确● 若未改写召回精度会严重下降● 合理改写能将模糊用户提问还原为可索引的查询● 可通过 LLM、规则或 Prompt 技术融合历史上下文形成完整、可检索的查询句。假设对话已经进行了很长时间你有哪些办法处理过长的历史而又不丢失关键信息一、问题背景在多轮对话系统中如 RAG ChatGPT随着轮数增加历史对话长度可能超过 LLM 的上下文窗口例如 GPT-3.5 上限为 4K~16K tokensGPT-4 为 128K tokens。若原样拼接所有历史对话可能导致● 超过 token 限制而报错● 有效内容被截断● 响应变慢、成本增加。因此需要在压缩历史内容的同时保留关键信息保证 LLM 能正确理解当前语境。二、处理策略概览策略类型方法场景适用性摘要压缩将长对话压缩为摘要summary多轮主题稳定时最佳关键词提取抽取核心实体或主题词问题聚焦型问答滑动窗口最近N轮对话保留其余裁剪多轮短句互动检索式上下文选择使用向量检索保留相关历史轮对话主题跳跃性强Hybrid 方法结合摘要 近轮保留 检索长会话通用方案三、常见方法详解 举例1. 摘要压缩Summarization使用专用摘要模型如 BART、T5、GPT对历史对话进行压缩原始对话3000 tokens → LLM 生成摘要“用户正在设置公司邮箱遇到 VPN 连接和配置问题”→ 仅摘要 当前问题进入 Prompt优点高度浓缩语义、压缩比高缺点可能遗漏细节、存在摘要偏差2. 滑动窗口Sliding Window只保留最近 N 轮如 3~5轮用户和助手的对话对话轮数 10 时只保留第8~10轮优点简单高效缺点容易丢失背景、主题变化会断层3. 检索式历史挑选Contextual Retrieval将每轮历史对话嵌入向量空间针对当前 Query 进行语义检索只保留最相关的历史轮如 Top-3→ 当前问题VPN 配置时出现错误 → 召回历史轮中提到 VPN 的上下文第3轮、第7轮优点精准聚焦缺点实现复杂、依赖向量检索服务如 FAISS4. 关键词提取 / 实体槽填充将历史轮的对话实体、用户意图抽取出来并用结构化方式存储例如{目标:配置公司邮箱,系统:Mac,问题点:VPN 是否必须开启}→ 当前 Query 与结构化上下文联合输入 LLM。优点低成本、清晰缺点需要信息抽取模块、泛化能力受限5. Hybrid 策略强烈推荐结合多种方式综合利用历史- 当前问题前拼接摘要约200 tokens- 拼接最近 2 轮原始对话- 加入语义检索召回的历史内容片段→ 提供更全面 紧凑 个性化上下文四、工程实践建议实践要点建议Token 预算控制保留上下文控制在总 Token 限额的 70~80%留出空间给回答自动摘要评估可使用 ROUGE 或手工 spot-check 保证摘要准确性用户配置支持切换“完整对话模式”与“精简上下文模式”缓存机制对历史摘要或压缩结果使用缓存减少重复生成消耗五、总结处理超长历史上下文的核心目标是在压缩上下文信息量的同时尽可能保留当前问题所需的语义依赖点。通过摘要压缩、滑窗裁剪、语义检索与关键词提取等多种方法可以有效解决 Token 限制、提升系统响应能力与稳定性是构建高质量多轮 RAG 系统的关键技术能力之一。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2026最新大模型全套学习资源》包括2026最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题、AI产品经理入门到精通等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】