随笔分类 -  AI大模型

记一次AI Agent开发的思维误区
摘要：写在前面 无论博客还是公号，我都很久不写东西了，去年、今年两年发生了太多的事，我没法梳理，也不想梳理了，本能的想着用时间来冲淡一切的一切，但是现实就是无法如愿。 自然文章、博客也就停滞了，相应的阅读量和粉丝也严重下滑了，也在学着接受了现实的一切，更多的是和自己和解的过程吧。 为什么写这篇文章 可能是 阅读全文
posted @ 2025-10-12 19:06 久曲健 阅读(549) 评论(4) 推荐(0)
只需一行命令，Win11秒变Linux开发主机！
摘要：只需一行命令，Win11秒变Linux开发主机！大家好，我是六哥，今天为大家分享，只需一行命令，就能拥有原生的Linux系统体验！ 本文以真实操作为例，带你一步步解决常见问题，轻松搞定WSL+Docker环境。 一、只需一行命令，开启WSL 在PowerShell（管理员）中输入： wsl --install 等待系统自动安装WSL（Window 阅读全文
posted @ 2025-07-14 22:40 久曲健 阅读(3062) 评论(5) 推荐(4)
向量数据库 Chroma 和 Milvus的使用
摘要：一、什么是向量数据库？ 向量数据库（Vector Database）是专门用来存储和检索向量数据的数据库。它广泛应用于图像搜索、推荐系统、自然语言处理等领域。 简单理解： 你给数据库一堆「特征向量」(比如图片、文本的数字表达) 你问数据库「最像这个向量的有哪些？」 数据库快速返回「最相似」的结果 二 阅读全文
posted @ 2025-07-13 11:22 久曲健 阅读(492) 评论(2) 推荐(0)
降本增效利器：Testin云测的自动化测试有哪些优势
摘要：在企业核心系统升级时，传统测试方法需要数百台设备并行验证；工业软件每次迭代都面临复杂环境适配挑战。这些场景揭示出软件测试领域的关键矛盾：日益增长的质效需求与有限测试资源之间的鸿沟。Testin云测提供的智能化解决方案，正在改变这一局面。 一、技术架构的革新突破 Testin云测构建了分层递进的技术体 阅读全文
posted @ 2025-07-11 07:51 久曲健 阅读(87) 评论(0) 推荐(0)
如何分辨大模型的好坏？
摘要：分辨大模型的好坏是一个多维度的问题，需要从技术能力、实际效果、安全性、成本和应用适配性等多个角度综合考量。以下是一些关键的评估维度和方法： 一、核心能力维度 1、基础能力： 语言理解与生成： 流畅度、语法准确性、上下文连贯性、能否理解复杂指令和隐含信息？ 知识覆盖与准确性： 知识广度（涵盖多少领域？ 阅读全文
posted @ 2025-06-16 20:43 久曲健 阅读(499) 评论(0) 推荐(0)
智能测试崛起！软件测试工程师如何抓住 AI 机遇应对挑战？
摘要：近年来，人工智能（AI）技术以前所未有的速度渗透到各行各业，软件工程领域也不例外。AI与软件工程（SE）的深度融合，正在引发一场前所未有的行业变革，重塑软件的开发、测试和运维模式。日前，在中国人工智能产业发展联盟第十四次全会上，Testin云测携手中国信息通信研究院人工智能研究所，联合中信银行、阿里 阅读全文
posted @ 2025-04-24 20:21 久曲健 阅读(331) 评论(0) 推荐(0)
多维度实测DeepSeek新模型DeepSeek-V3-0324，编程能力超强！
摘要：大家好，我是六哥！今天必须给大伙唠唠DeepSeek全新v3。就在昨晚，DeepSeek悄没声儿地在Huggingface上发布了DeepSeek-V3-0324。虽说不是全新模型，可能力提升那叫一个大！ 在Aider评测里，它是排名第二的非推理模型，仅次于Claude-3.7-Sonnet（no 阅读全文
posted @ 2025-03-25 22:16 久曲健 阅读(575) 评论(0) 推荐(0)
动手学大模型应用开发，第6天：前后端搭建
摘要：第一章 项目代码简析 根据前面讲解的内容，我们逐步学习了如何调用不同的 LLM API，如何处理知识库文档搭建向量数据库，再如何设计 Prompt 搭建基于数据库的检索问答链。现在，我们可以回顾前面学过的所有内容，结合项目设计思路，将上述学习内容实现成代码，并按项目层次封装，来支持后续部署的调用。在 阅读全文
posted @ 2025-03-23 10:28 久曲健 阅读(652) 评论(0) 推荐(0)
一文搞懂MCP协议与Function Call的区别
摘要：一、前言 大家好，我是六哥！ 今天咱们聊聊编程里两个听起来有点复杂的概念——MCP协议和函数调用（function call），其实用大白话来讲，它们就是两种不同的“沟通方式”，就像咱们人与人之间交流也有不同的方式一样。下面我就用生活中的例子和Python代码，给大家好好讲讲它们的区别。 二、Fun 阅读全文
posted @ 2025-03-23 09:04 久曲健 阅读(4919) 评论(1) 推荐(2)
动手学大模型应用开发，第5天：大模型评估
摘要：第一章、验证迭代的一般思路 根据前文所讲解的大模型开发流程，我们可以发现，以调用、发挥大模型为核心的大模型开发相较传统的 AI 开发更注重验证迭代。由于你可以快速构建出基于 LLM 的应用程序，在几分钟内定义一个 Prompt，并在几小时内得到反馈结果，那么停下来收集一千个测试样本就会显得极为繁琐。 阅读全文
posted @ 2025-02-23 15:55 久曲健 阅读(473) 评论(0) 推荐(0)
动手学大模型应用开发，第4天：向量数据库的使用
摘要：第一章、知识库文档处理 本项目是一个个人知识库助手项目，旨在帮助用户根据个人知识库内容，回答用户问题。个人知识库应当能够支持各种类型的数据，支持用户便捷地导入导出、进行管理。在我们的项目中，我们以 Datawhale 的一些经典开源课程作为示例，设计了多种文件类型，介绍每一种文件类型的处理方式，从而 阅读全文
posted @ 2025-02-16 18:06 久曲健 阅读(870) 评论(0) 推荐(0)
清华博士后的DeepSeek使用手册，104页，真的是太厉害了！（免费领取源文件）
摘要：《DeepSeek从入门到精通2025》是由清华大学元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队撰写。文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开，帮助用户从入门到精通DeepSeek的使用。 以前我看了很多教程，都感觉特别花哨，没啥干货 阅读全文
posted @ 2025-02-12 08:55 久曲健 阅读(1393) 评论(4) 推荐(0)
DeepSeek 不再卡顿，从此告别服务器繁忙，请稍后再试（建议收藏！）
摘要：大家好，我是六哥。 由于DeepSeek真的太火了，也许你也跟我一样，常会遇到这样的情况： 真的让人抓狂，10条回复里常常有9条是“服务器blabla，请稍后重试”，看到这话，就问你，谁能不崩溃？ 其实仔细想想，DeepSeek的目标是AGI，算力资源更多用在探索模型上，很难兼顾几亿用户的推理需求。 阅读全文
posted @ 2025-02-08 21:07 久曲健 阅读(14621) 评论(2) 推荐(5)
VSCODE接入DeepSeek R1实现AI完成自动化脚本实战开发
摘要：大家好，我是六哥，今天还是我们喜爱的DeepSeek的玩法，今天来个实战案例，和大家分享一下如何将DeepSeek接入VS Code，结合AI Toolkit插件完成自动化脚本的实战开发。 一、准备 微软官方为我们提供了一个针对AI辅助的插件——AI Toolkit for Visual Studi 阅读全文
posted @ 2025-02-06 23:51 久曲健 阅读(10844) 评论(1) 推荐(1)
PyCharm接入本地DeepSeek R1实现AI编程
摘要：大家好，我是六哥，欢迎来到今天的技术分享！今天我要给大家带来一个超实用的教程，教你如何使用PyCharm接入DeepSeek R1实现AI编程。就算你是编程小白，也能轻松搞定，话不多说，让我们开始吧！ 一、为什么要在本地搭建DeepSeek R1模型？ 在开始搭建之前，先和大家聊聊这样做的好处，让你 阅读全文
posted @ 2025-02-03 20:15 久曲健 阅读(7966) 评论(3) 推荐(0)
动手学大模型应用开发，第2天：调用大模型（下）
摘要：highlight: a11y-dark theme: channing-cyan 五、调用智谱 AI 1. ChatGLM 大模型 智谱 AI 是由清华大学计算机系技术成果转化而来的公司，致力于打造新一代认知智能通用模型。公司合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型 GLM-130B，并构建了高精度 阅读全文
posted @ 2025-02-01 17:35 久曲健 阅读(739) 评论(0) 推荐(1)
动手学大模型应用开发，第2天：调用大模型（上）
摘要：一、基本概念 1. Prompt Prompt 最初是 NLP（自然语言处理）研究者为下游任务设计出来的一种任务专属的输入模板，类似于一种任务（例如：分类，聚类等）会对应一种 Prompt。在 ChatGPT 推出并获得大量应用之后，Prompt 开始被推广为给大模型的所有输入。即，我们每一次访问大 阅读全文
posted @ 2025-01-31 21:46 久曲健 阅读(1054) 评论(0) 推荐(0)
动手学大模型应用开发，第1天：学习大模型必知必会
摘要：一. 什么是LLM（大语言模型）？ 1. 发展历程 语言建模的研究始于20世纪90年代，最初采用了统计学习方法，通过前面的词汇来预测下一个词汇。然而，这种方法在理解复杂语言规则方面存在一定局限性。 随后，研究人员不断尝试改进，其中在2003年，深度学习先驱Bengio在他的经典论文《A Neural 阅读全文
posted @ 2025-01-30 21:54 久曲健 阅读(614) 评论(3) 推荐(0)
手把手教你在本地部署DeepSeek R1，搭建web-ui ，建议收藏！
摘要：写在前面 最近，DeepSeek 发布的推理大模型 DeepSeek - R1 ，可以说是AI大模型领域杀出的一匹黑马。它在国外大模型排名 Arena 上成绩惊人，基准测试位列全类别大模型第三，在风格控制类模型中更是与 OpenAI o1 并列第一。不仅如此，1 月 27 日，其应用登顶中美应用商店 阅读全文
posted @ 2025-01-28 17:44 久曲健 阅读(28628) 评论(2) 推荐(7)