RAG（检索增强生成）目前是实际上最重要的AI架构模式之一。以下是它实际上是什么，为什么重要，以及何时使用它与替代方案。 RAG解决的核心问题 大型语言模型有知识截止日期，无法访问你的私有数据。如果你想要AI回答关于公司内部文件、最近事件、数据库或其训练数据中没有的任何信息的问题，基础模型无法准确
2024-03-17
个人知识管理（PKM）是刻意捕捉、组织和连接你遇到的信息的实践，使其以后可检索且有用。工具已经大幅改进；实践才是大多数人做错的地方。 PKM解决的问题 问题：你阅读文章、记录会议笔记、遇到想法、做研究——大部分都消失了。一周后，你找不到那篇文章。一个月后，你忘记了洞见。一年后，你不知道自己知道什么
2024-02-23
谷歌的NotebookLM（2024年发布）让你上传文档并通过AI进行查询，AI的回答基于你的具体上传内容，而不是通用训练数据。对于处理50到200篇论文的研究人员来说，这改变了你与文献互动的方式。 NotebookLM能做什么 上传论文、论文章节、数据集或你自己的笔记的PDF。AI对所有内容建立索
2024-02-18
大多数提示词工程指南涵盖相同的基础知识：要具体、给出例子、使用系统提示词。以下是超越那个层次的技术——那些在困难任务上产生显著更好结果的技术。 思维链及其局限性 思维链提示（"一步步思考"或"让我们推理这个"）在推理密集型任务上可以测量地提高性能：数学、逻辑问题、多步骤分析。机制：它推动模型产生中
2024-01-20
检索增强生成（RAG）是构建能够处理特定、最新或专有信息的AI应用程序最广泛部署的模式之一。以下是它实际上是什么以及何时使用它。 RAG解决的问题 大型语言模型（LLM）有训练截止点——它们不了解训练数据结束后的事件。它们也不知道你公司的内部文档、你的产品文档或你的数据库内容。你可以在你的数据上微
2023-12-05
"提示词工程"已经成为实际上是与AI清晰沟通的过于复杂的术语。以下是无需行话即可真正改善提示词的内容。 最重要的单一习惯 提供背景。AI模型不知道你是谁、你做什么、你为谁写作，或者你的约束是什么，除非你告诉它们。对输出质量的最大改进来自添加背景："我是一位为技术受众写作的产品经理"、"这是为董事会
2023-11-01
德国医疗保健系统（在欧洲排名前5）运作原则与美国、英国或中国系统不同。以下是患者实际体验的内容。 法定vs私人保险 德国有两个并行的保险系统：法定健康保险（GKV，gesetzliche Krankenversicherung）覆盖约90%的人口，以及私人健康保险（PKV，private Kran
2023-09-26
提示工程已从一种好奇心发展为真正的技能——最有效的提示词很少是从头编写的。以下是获得显著更好结果的系统方法。 为什么第一个提示效果不佳 大多数提示词的第一个版本包含三个常见问题：需要解释的模糊指令（AI猜测你的意图）、缺少背景（用例是什么、受众是谁、你需要什么格式），以及未充分指定的约束（输出不应
2023-08-03
提示词工程在其真正有效的部分之外产生了大量噪音。一些技巧确实大幅提升AI输出；其他更多是安慰剂。以下是真正有效的内容。 角色和上下文设定 告诉AI它是谁以及上下文是什么，比无上下文的请求产生一贯更好的结果。"你是一位审查生产银行系统代码的高级Python工程师。安全性和可靠性优先于优雅性。"给AI
2023-03-11
n8n是一款开源工作流自动化工具，通过可视化编辑器连接应用和服务——类似Zapier，但可以免费自托管。如果你有重复的数字化任务（同步数据、发送通知、处理Webhook），n8n可以自动化它们。 n8n可以自动化什么 Google表格新增行时自动发送Slack消息。从表单提交自动创建Notion页
2022-11-21
