向量数据库是什么？为什么它总会和 RAG 一起出现
向量数据库几乎成了 RAG 方案里的高频词，很多人一看到它就觉得这是个很重的基础设施。其实从功能上理解，它并不神秘。向量数据库的核心作用，是把文本、图片或其他内容的向量表示存起来，并且支持高效做相似度检索。也正因为它擅长“找最像的内容”，它才总是和 RAG 一起出现。 如果你做的是普通关键词搜索，传...
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AI 幻觉是什么？为什么大模型会一本正经地说错
AI 幻觉是很多人在使用大模型时最头疼的问题之一。明明模型的语气很笃定，结构也看起来完整，但结论就是不对，甚至会把不存在的资料、链接、事实和出处编得很像真的。所谓 AI 幻觉，简单说就是模型生成了看起来合理、其实并不可靠的内容，这也是为什么很多人会觉得它“会胡说，但还说得很像那么回事”。 大模型之所...
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Embedding 是什么？为什么语义搜索和知识检索都离不开它
Embedding 是很多 AI 应用底层都会用到的能力，但它不像聊天模型那样容易被普通用户直接感知。简单说，Embedding 会把一句话、一段文本或一张内容转换成一组可以计算相似度的向量表示。也正因为这样，系统才能判断“这两句话虽然字面不同，但说的是同一件事”，这就是语义搜索和知识检索离不开 E...
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微调是什么？什么时候该选微调，而不是继续堆提示词或 RAG
微调是很多团队在做 AI 落地时都会遇到的一个词，但它常常被误解成“只要效果不好就去微调模型”。实际上，微调不是给模型简单加点资料，而是通过额外训练，让模型在回答风格、任务模式或特定输出结构上更稳定。也正因为它改动的是模型行为本身，所以微调和提示词优化、RAG 解决的问题并不一样。 如果你只是想让模...
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提示词工程还有必要学吗？普通用户到底该掌握哪些技巧
提示词工程这个说法曾经很火，但随着模型能力越来越强，很多人开始怀疑它是不是已经没必要学了。答案其实没有那么极端。对于普通用户来说，提示词工程确实不需要学到“写复杂咒语”的程度，但一些基础技巧依然很有用，因为模型再强，也需要清楚的任务目标、边界条件和输出要求。 换句话说，提示词工程现在更像一种表达能力...
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多模态模型是什么？它和只能处理文本的 AI 有什么区别
多模态模型这个词最近经常出现在 AI 产品介绍里，但很多人其实并不清楚它到底比普通聊天模型多了什么能力。简单说，多模态模型不是只理解文字，它还能同时处理图片、语音、视频甚至文档页面等不同类型的信息，再把这些内容放到同一个推理过程里。也正因为这样，它和只能处理文本的 AI 在使用场景上会有明显差别。 ...
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