写在前面： 今天这篇文章，专门写给所有想转行做大模型产品的朋友，尤其适合刚入门的小白和计划跨界的程序员。 我们不聊虚无的理想，不追浮夸的风口，只拆解最扎心的转型真相。 真相是：能扛住行业变革的“神级”…

AI智能实体侦测服务日增量处理：定时任务部署实战案例 1. 引言 1.1 业务场景描述 在当前信息爆炸的时代，新闻、社交媒体、企业文档等非结构化文本数据呈指数级增长。如何从海量文本中快速提取关键信息，成为提升内容处理效率的核心挑战。某内…

AI智能实体侦测服务A/B测试：不同模型版本效果对比实验 1. 引言：为何需要对AI实体侦测服务进行A/B测试？ 随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER&am…

UI自动化测试一直都是如此的令人纠结，自动化测试初学者总是拿它入门，但有些经验丰富者对其又是毁誉参半，又或抛出分层自动化测试那个经典的“金字塔”，来说明UI自动化测试还是少做为好。下面我们来谈谈在UI自动化测试中遇到的五个…

RaNER模型多模态扩展：结合图像信息的实体识别 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的技术演进 随着自然语言处理（NLP）技术的不断进步，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）已成为信息抽取、知…

文章详细介绍了7种RAG AI智能体架构设计，包括路由、查询规划、工具使用、ReAct、动态规划执行、验证和记忆智能体。这些智能体不仅检索文档，还能规划、路由、验证和实时调整。通过实际用例展示了它们在业务中的应用，强调了现代AI系统通过分层…

智能简历解析系统：集成RaNER实体识别功能教程 1. 引言 1.1 业务场景描述 在招聘、人才管理与人力资源信息化建设中，简历作为最核心的非结构化数据源，承载着大量关键信息。传统人工录入方式效率低、成本高、易出错，已无法满足现…

就像人类从牙牙学语到通晓事理需要经历完整的成长周期，大语言模型的发展也遵循着清晰的“成长路径”。本文将以人类成长历程为类比，系统拆解大模型的核心理论知识体系，涵盖发展历程、Transformer主流框架、RAG与Fine-tuning技术选型、RLHF人类…