知识库
大模型结构化输出实战：用 JSON Schema 约束让模型稳定返回可解析结果
为什么需要结构化输出 大模型默认输出自然语言，直接解析容易失败。例如让模型提取用户信息，它可能返回“姓名：张三，年龄：25”，也可能返回“张三今年25岁”。这种不确定性让下游程序难以处理。结构化输出（如 JSON）配合 JSON Schem…
大模型推理时的温度、top-p 与重复惩罚：三个采样参数如何改变输出风格
在使用大语言模型时，除了输入提示词，采样参数对输出风格有决定性影响。其中温度（temperature）、top p（核采样）和重复惩罚（repetition penalty）是最常调整的三个。它们各自控制不同的方面，理解其原理能帮你更精准地…
从零训练一个图像分类器：数据标注、增强与过拟合判断的完整链路
一、先明确目标与数据规模 训练图像分类器的第一步不是写模型，而是定义分类体系：每个类别要有清晰、互斥的判定标准。建议先做小规模验证——每类 100 300 张图，跑通全流程后再扩量。类别边界模糊（如"运动风"与"休闲风"）会直接导致标注噪声…
微调、RAG 与提示工程怎么选：从数据量、更新频率与成本三个维度做决策
在大模型应用开发中，微调、RAG（检索增强生成）与提示工程是三种主流技术路径。面对具体任务，如何选择？本文从数据量、更新频率和成本三个维度提供决策框架。 一、理解三种技术 提示工程 ：通过设计输入指令（如 few shot 示例、思维链）引…
提示词里的角色设定真的有用吗？系统提示与用户提示的边界实验
大模型应用里，给提示词加一句“你是一位资深律师”或“你是一位耐心的老师”，效果到底有没有变化？系统提示（system prompt）和用户提示（user prompt）的角色设定，谁更管用？本文用可复现的实验思路，帮你搞清楚边界在哪里。 实…
MiniMax H3 提示词写作完全指南：三段式结构、运镜体系与常见错误
MiniMax H3 提示词写作完全指南：三段式结构、运镜体系与常见错误 如果你在用 MiniMax H3 生成视频，大概已经发现： 同一个模型，提示词写得好坏，出来的片子差距极大 。 H3 的特点是「视频和音频一次生成」——它同时产出画面…
词向量到注意力：用一个小语料亲手推演 Transformer 的计算过程
Transformer 是现代大模型的基础，但只看公式容易一头雾水。本文用一个小语料，手算一遍从词向量到注意力的关键步骤，帮你真正理解内部计算。 1. 准备一个小语料 假设我们只有两个句子： "猫 追 老鼠" "狗 追 猫" 先构建词表：{…
向量数据库与传统检索的混合方案：RAG 场景下召回率与延迟的平衡
在 RAG（检索增强生成）场景中，检索质量直接影响生成答案的准确性。向量检索擅长语义匹配，传统关键词检索（如 BM25）擅长精确匹配，两者结合可以显著提升召回率，但也会增加延迟。如何平衡？以下是可落地的混合方案。 为什么需要混合检索 向量检…
编辑报“要替换的字符串找不到”，却改到了别处：缩进、唯一性与最小替换范围
让 AI 助手改一行代码，它报"要替换的字符串在文件里找不到"。你定睛一看，那行明明就在那儿，一个字不差。再试一次，它没报错，但改完发现——动的是另一个地方。 现象 三种表现，都遇到过： 1. 匹配失败 ：报告"要替换的字符串在文件中找不到…
直接改文件被拒“请先读取”：AI 编辑器为什么强制先读后写
你脑子里清楚知道某个配置文件长什么样，于是直接让助手"把这个值改掉"。它却回你一句：文件尚未被读取，请先读取再写入。 现象 直接编辑或写入某个文件时，工具报错，提示类似： 动作被拒。注意这是 在写入那一刻被拦下的 ，前面所有分析、推理都做完…
派个子代理去执行同样的命令还是被拒：权限是继承的，不是绕过的
主会话因为权限跑不动某条命令，你转念一想：那派个"子代理"去干这活不就行了？换了执行者，也许就绕过去了。结果它原样回你一句"我无法执行这个命令"，路白绕了。 现象 主会话被权限拦住后，改为派一个子代理去执行同一条命令。子代理 原样回复"我无…
定了时的自动化脚本全部空跑：无人值守下权限请求被系统直接拒绝
你写了个脚本，手动跑的时候一切正常。于是把它挂到定时任务里，第二天早上满怀期待地打开产出文件——空的，一个字都没有。 现象 定时任务自动触发后等于空跑：要执行的脚本根本没运行，产出文件一直是空的，只能回报一句"命令权限被拒绝"。如果同一天挂…
长会话跑到上限被 API 直接拒绝：AI 编程助手的上下文纪律
如果你把一个 AI 编程助手当"能自己动手的同事"用，很容易一开就是一下午：贴日志、读代码、跑命令、改文件，全都塞在同一个对话框里。然后某一刻，它突然不动了。 现象 接口直接返回 400，提示大致如下： 任务当场中断。麻烦的地方在于，这时候…
让大模型稳定输出结构化数据：提示词约束与校验的实践思路
为什么大模型输出结构化数据不稳定？ 大语言模型本质是生成自然语言的概率模型，默认输出自由文本。当要求它输出 JSON、XML 等结构化格式时，常出现字段缺失、类型错误、多余解释、格式漂移等问题。要稳定获得结构化数据，需要从 提示词约束 和 …