如果把大语言模型比作一个超级聪明但有点迷糊的朋友，那么提示词就是你与他沟通的桥梁。如何让这个“朋友”理解你的意图并给出满意的答案，取决于你如何构建这些提示。如果提示模糊不清，AI的回答可能就会像一团乱麻，让人无从下手。因此，掌握有效的提示词撰写技巧显得尤为重要。

未来巨型机甲，零件整齐排列，解构布局，细节丰富，层次感强，众多部件，极其精细，逼真风格，金属质感，冷色调，精密机械，科技感，动态静止，光影分明，未来主义。

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。

使用AI画一组《鱼跃龙门》

大模型的多模态能力是研究热点，图像识别作为其中重要组成部分，应用价值日益凸显。本文选取国内几家具有代表性的大模型厂商，对其图像识别能力进行试验观察，旨在比较分析各厂商模型的性能差异，为用户选择合适的图像识别模型提供参考。

FunctionCalling赋予大语言模型调用外部工具的能力，弥补其缺乏行动力、信息滞后等缺陷。它像“指挥家”般，理解用户意图，选择合适的工具执行操作，并将结果反馈给用户，从而连接虚拟与现实。这一机制让大语言模型如虎添翼，更好地服务于人类。