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18 2026-01

多模态大模型的应用场景与局限

…，观察结果后继续下一步。工程上要给工具明确的入参与返回格式，并设置最大步数与失败重试，避免陷入死循环。权限边界与审计日志同样重要。 大模型推理成本主要来自显存占用与算力消耗。量化把权重从高精度压到低比特，蒸馏用小模型学习大模型输出，批处理则提高硬件利用率。三者可以叠加，但要分别评估精度损失，尤其是长文本与多轮对话场景。 文中步骤已在常见环境下验证，遇到特殊情况建议先备份再操作。

智能观察 · www.ai-observer.cn · 2026-01-18

15 2026-04

大语言模型推理成本优化：量化、蒸馏与批处理

大模型推理成本主要来自显存占用与算力消耗。量化把权重从高精度压到低比特，蒸馏用小模型学习大模型输出，批处理则提高硬件利用率。三者可以叠加，但要分别评估精度损失，尤其是长文本与多轮对话场景。 RAG 的思路是先检索、再生成：把业务文档切块存入向量库，用户提问时召回相关片段，连同问题一起交给模型。效果好坏取决于切块粒度、召回质量与提示词组织，模型本身反而不是唯一变量。 如果你正在做…

智能观察 · www.ai-observer.cn · 2026-04-15

20 2025-12

提示词工程实战：结构化提示与少样本示例

大模型推理成本主要来自显存占用与算力消耗。量化把权重从高精度压到低比特，蒸馏用小模型学习大模型输出，批处理则提高硬件利用率。三者可以叠加，但要分别评估精度损失，尤其是长文本与多轮对话场景。 RAG 的思路是先检索、再生成：把业务文档切块存入向量库，用户提问时召回相关片段，连同问题一起交给模型。效果好坏取决于切块粒度、召回质量与提示词组织，模型本身反而不是唯一变量。 如果你正在做…

智能观察 · www.ai-observer.cn · 2025-12-20

17 2026-03

RAG 检索增强生成落地指南

RAG 的思路是先检索、再生成：把业务文档切块存入向量库，用户提问时召回相关片段，连同问题一起交给模型。效果好坏取决于切块粒度、召回质量与提示词组织，模型本身反而不是唯一变量。 向量检索用嵌入模型把文本映射成向量，通过近似最近邻算法找相似内容，适合语义匹配；关键词检索则擅长精确命中。生产环境通常做混合检索，再用重排模型融合两路结果，兼顾召回率与准确率。 欢迎在评论区补充你的做法…

智能观察 · www.ai-observer.cn · 2026-03-17

21 2025-11

AI Agent 的规划能力与工具调用

RAG 的思路是先检索、再生成：把业务文档切块存入向量库，用户提问时召回相关片段，连同问题一起交给模型。效果好坏取决于切块粒度、召回质量与提示词组织，模型本身反而不是唯一变量。 向量检索用嵌入模型把文本映射成向量，通过近似最近邻算法找相似内容，适合语义匹配；关键词检索则擅长精确命中。生产环境通常做混合检索，再用重排模型融合两路结果，兼顾召回率与准确率。 欢迎在评论区补充你的做法…

智能观察 · www.ai-observer.cn · 2025-11-21

16 2026-02

向量数据库与语义检索入门

向量检索用嵌入模型把文本映射成向量，通过近似最近邻算法找相似内容，适合语义匹配；关键词检索则擅长精确命中。生产环境通常做混合检索，再用重排模型融合两路结果，兼顾召回率与准确率。 AI Agent 的关键是规划与工具调用：先拆解任务，再选择工具，观察结果后继续下一步。工程上要给工具明确的入参与返回格式，并设置最大步数与失败重试，避免陷入死循环。权限边界与审计日志同样重要。以上内…

智能观察 · www.ai-observer.cn · 2026-02-16