03 2025 档案
摘要：上下文窗口管理：AI 的记忆魔法书 一、当 AI 遇到信息过载：图书馆管理员的困境 想象你正在管理一个庞大的图书馆，书架上摆满了各种各样的书籍。起初，你能轻松地找到读者需要的书籍，但随着时间的推移，书架上的书籍越来越多，你开始感到力不从心。这正是生成式 AI 在处理大量信息时面临的挑战：上下文窗口管
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摘要：一、当厨师遇上 AI：精准指令的烹饪课 “来盘炒菜！”和“做一份清炒时蔬，西兰花和胡萝卜切丁，少油少盐，用蒜末提味”之间的差距，就像告诉 AI“随便聊聊”和“用 300 字讲述一个关于时间旅行的科幻故事，主角是一位科学家”的区别。 闲聊模式的三大特点： 随意性话题（“今天天气不错啊”） 模糊性需求（
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摘要：深入探索 AI 的“智慧源泉”：大模型核心原理全解析 一、AI 与超级数据库：解锁语言大模型的奥秘 设想你踏入一个拥有海量信息的超级数据库，这里汇聚了人类所有的知识精华。当你提出“如何制作手工皂”这样的问题时，系统会迅速在庞大的数据海洋中搜索，精准定位到《手工皂制作大全》《天然护肤品秘籍》等相关资料
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摘要：一、AI 与预测大师：概率思维的魅力 想象你面前有两位预测大师： 一位是传统占卜师，总是斩钉截铁地说：“明天你一定会遇到贵人！” 另一位是 AI 预测师，手持概率水晶球，冷静地分析：“遇到贵人的概率是 70%，建议你今天好好打扮一下。” 这正是 AI 生成文本的核心秘密——概率预测游戏。就像气象卫星
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摘要：一、AI 对话的“调音”之旅 想象一下，你第一次走进一家专业的音乐工作室，录音师不会直接开始录制，而是先问“你想要什么风格的音乐？”→ 调整麦克风参数 → 试录一段 → 根据反馈调整音效。AI 对话修正也是如此！ 初试阶段：AI 给出第一版回答（相当于录音师的初步调试） 反馈环节：你指出“音调偏高”
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摘要：一、AI 的“人格困境”：为何总是答非所问？ 你是否也曾有过这样的困惑：让 AI 写一篇商业计划书，结果却得到一篇充满学术术语的文章；让它推荐旅游景点，却把历史遗迹和现代游乐园混为一谈。这时，你可能会忍不住吐槽：“这 AI 简直是‘人工智障’！”其实，问题的根源在于你还没有教会 AI 如何进行“角色
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摘要：一、借“初探智能音箱”之喻，领略 AI 交互精髓 回想起首次摆弄智能音箱时的那份手足无措，是不是觉得既有趣又充满挑战？从唤醒设备、发出指令，到聆听回应，每一步都像是在解锁一项新技能。生成式 AI 的交互体验，同样遵循着一套独特的逻辑，值得我们细细品味： 语音指令 = 明确提问：就像对着智能音箱说出清
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摘要：场景描述 开发一个餐厅智能点餐助手，该助手需要能够回答顾客关于菜单的问题，例如菜品的特色、价格等。此外，助手还需要记住用户的偏好和历史交互，以便提供更个性化的服务。 安装必要的包 安装Semantic Kernel和kernel-memory相关的NuGet包 dotnet add package
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摘要：场景描述 一个餐厅智能点餐助手，该助手需要能够回答顾客关于菜单的问题，例如菜品的特色、价格等。我们将使用Semantic Kernel和Kernel Memory来实现这一功能，结合自定义插件和记忆管理来处理特定的业务逻辑。 安装必要的包 安装Semantic Kernel相关的NuGet包 dot
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