大型语言模型（LLM）已经取得了显著的成功，尽管它们仍然面临重大的限制，特别是在特定领域或知识密集型任务中，尤其是在处理超出其训练数据或需要当前信息的查询时，常会产生“幻觉”现象。为了克服这些挑战，检索增强生成（RAG）通过从外部知识库检索相关文档chunk并进行语义相似度计算，增强了LLM的功能。通过引用外部知识，RAG有效地减少了生成事实不正确内容的问题。RAG目前是基于LLM系统中最受欢迎的架构，有许多产品基于RAG构建，使RAG成为推动聊天机器人发展和增强LLM在现实世界应用适用性的关键技术。

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI模型全栈工程师这一职业逐渐崭露头角。作为具备全栈能力的工程师，AI模型全栈工程师能够从全局和整体的角度思考问题，具备从算法到应用的全方位能力，是AI领域中不可或缺的重要角色。

AI大模型已经逐渐渗透到各行各业的应用场景中，在软件研发领域也不例外。在软件研发领域，从需求分析到软件设计，从软件开发到测试，以及最后发布上线，AI 在各个环节都发挥着重要作用。

不是你的GPT没有别人的聪明而是你不会提问！提示词工程是连接AI大模型与实际应用的桥梁，开启AI创新世界的“金钥匙”。 ChatGPT是由OpenAI公司发布的大型语言模型，主要应用于自然语言处理领域中的对话问题。它通过深度学习技术进行训练，能够对人类语言进行更加精准的理解和生成，并与人类进行更加自然和流畅的对话。

在当今快速发展的数字化时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着企业的运作模式。AI技术的应用不仅提高了工作效率，还带来了显著的商业价值。课程分享AI在企业中的多种应用场景，探讨如何通过AI技术助力企业实现降本增效和业务优化。

当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金融机构积极使用数字技术来为金融血脉注入全新能量。人工智能技术正加速与金融产业深度融合，以 ChatGPT 为代表的大模型技术不断进化，为金融业带来深刻变革，驱动金融服务更加高效、便捷、有温度。