東莞專業(yè)做網站的公司有哪些,網站的畢業(yè)設計怎么做,淘寶網店運營,python網站開發(fā)實踐隨著大型語言模型#xff08;LLM#xff09;的發(fā)展#xff0c;為模型配備外部知識庫成為提升其能力的關鍵手段之一。所謂知識庫#xff0c;可以理解為模型的“外部記憶”#xff1a;將海量文檔、資料以某種形式提供給模型#xff0c;幫助它回答超出訓練范圍的問題。 這通…隨著大型語言模型LLM的發(fā)展為模型配備外部知識庫成為提升其能力的關鍵手段之一。所謂知識庫可以理解為模型的“外部記憶”將海量文檔、資料以某種形式提供給模型幫助它回答超出訓練范圍的問題。這通常采用檢索增強生成Retrieval-Augmented Generation, RAG的方案即向量檢索 LLM生成。簡單來說RAG流程如下向量嵌入先將知識庫中的每篇文檔切分成段落并用算法將每段文字轉換成向量一串數(shù)字使機器能“理解”其語義。語義檢索用戶提問時也將問題轉換為向量在向量數(shù)據(jù)庫中尋找“距離”最近的文檔段落即語義上最相關的內容。這種向量檢索不依賴關鍵字精確匹配而是通過embedding捕捉文本語義能找到包含同義表達的內容。例如搜索代碼庫里的“用戶認證”向量檢索可返回包含“l(fā)ogin”、“authenticate”等詞的相關函數(shù)即使沒有出現(xiàn)精確的“用戶認證”字樣。增強生成將檢索出的相關文本段一起附加到用戶提問上發(fā)送給LLM。模型在這些“提示”基礎上生成答案從而引用知識庫信息提高準確性。上述流程將LLM與知識庫結合彌補了純LLM易胡編亂造、知識截止等缺點 。它讓AI像搜索引擎一樣查資料又能用自然語言生成結果已被廣泛用于問答助手、代碼助手等產品。傳統(tǒng) RAG 方法的優(yōu)勢與局限優(yōu)勢傳統(tǒng)RAG方法簡單有效是當前業(yè)界應用最廣的方案。其優(yōu)點在于首先語義匹配能力強。通過向量表示模型能基于含義而非關鍵詞找到相關內容。這使用戶不必精確記憶知識庫里的措辭用自己的語言提問也能檢索到答案。例如上述向量檢索能跨越不同表述找到同一概念的資料。其次RAG可以即時擴充模型知識。當有新文檔加入只需更新向量索引模型就能檢索并利用最新信息回答問題這解決了LLM訓練后知識固化的問題。此外向量數(shù)據(jù)庫經過優(yōu)化查詢速度快能應對大規(guī)模知識庫并支持Top-K排序確保返回最相關內容。局限然而基礎RAG系統(tǒng)也存在不少不足。首先忽視文檔結構。經典RAG將文檔機械地切成獨立片段丟失了章節(jié)層次和上下文連貫性。如果答案涉及多個段落關聯(lián)或跨章節(jié)的信息簡單的相似度檢索往往顧及不到。將長文檔硬切會破壞其自然邏輯flow導致模型生成時缺乏重要上下文。其次檢索精度依賴嵌入質量。當向量匹配失靈時調試問題常變成噩夢——究竟是嵌入向量沒表示出關鍵細節(jié)語義空間偏差還是索引過期未包含最新內容。向量檢索有時匹配的是大致相關的段落卻未必包含問題所需的具體事實。相反傳統(tǒng)關鍵字搜索如grep行為簡單可預期搜索不到某關鍵詞就說明文檔里沒有這種確定性在診斷檢索問題時非常寶貴。再次段落截斷與順序問題也會影響效果。RAG常按固定長度截斷文本可能把緊密關聯(lián)的信息分散在不同片段中導致檢索返回的碎片各自孤立模型難以拼湊完整答。而當檢索返回多個片段時如何排序放入Prompt也有講究。如果關鍵內容被排在中間模型注意力可能不足出現(xiàn)“中段遺失”現(xiàn)象大幅降低答案準確率。最后維護大規(guī)模向量索引也有成本與隱私問題定期嵌入新數(shù)據(jù)、監(jiān)控向量庫性能都增加復雜度向量可能泄露原文信息需要防范embedding反推原文的風險。概括來說傳統(tǒng)RAG擴展了LLM知識卻引入新的挑戰(zhàn)——“聰明”的向量索引有時反而帶來不可控性。這促使業(yè)界探索替代方案來緩解RAG在文檔結構利用和檢索可靠性方面的不足。智能 Agent 方案讓模型主動理解與檢索針對上述局限我們發(fā)現(xiàn)利用智能****Agent智能體的方法構建知識庫即賦予大模型類似人類研究員的能力讓它主動“閱讀”文檔結構自己決定去哪里查找信息而非被動依賴向量匹配。其核心思想包括·利用LLM理解文檔結構讓大型模型如DeepSeek/GPT-4/5預先獲取知識庫的目錄、大綱或摘要信息對資料的組織結構形成全局認識。比如提供給模型某份手冊的目錄樹或章節(jié)摘要模型便知道答案可能在哪一章。這就像圖書管理員先告訴AI每本書有哪些章節(jié)每章講什么。這一步賦予模型上下文導航能力彌補了向量檢索對結構視野的缺失?！ど申P鍵詞指令grep****搜索模型在理解結構后可以基于用戶問題語義生成更精細的檢索指令而不只是籠統(tǒng)匹配embedding。例如模型推理出需要在“第3章安全規(guī)范”中查找關于“密碼重置”的描述它可以構造一個grep命令如grep -R 密碼重置第3章文檔.txt去精確搜索包含相關關鍵詞的句子。這一步相當于模型自主決策檢索策略當簡單關鍵詞足夠它就直接用若需要更復雜模式正則表達式也能嘗試。相比純向量相似度LLM生成的grep指令結合了人類先驗例如可能的措辭、關鍵字段往往更聚焦?！?*本地文檔搜索及閱讀**執(zhí)行模型生成的grep指令在本地文檔庫中快速查找匹配內容。grep屬于成熟的文本搜索工具哪怕在百萬行文本中定位關鍵詞也只需秒級時間而且無需預建索引。找到的相關段落將反饋給LLM作為新增上下文。模型再結合這些段落進行深度分析與回答生成。這一步類似AI讓計算機“打開書翻到某頁并摘錄幾行”然后AI自閱自答。上述過程可以由Agent自動循環(huán)進行如果初次搜索結果不充分模型可基于已有信息繼續(xù)提出新的搜索指令逐步逼近答案。這種方法本質上是讓模型參與檢索回路LLM不再僅是終點而是置身檢索過程的中間發(fā)揮其語言理解和推理優(yōu)勢來指導檢索。它突破了單輪向量搜索的限制使檢索更像人類專家查資料的過程。智能Agent方法的數(shù)據(jù)流LLMAgent先獲取文檔目錄/摘要從而確定檢索范圍接著生成 grep 等搜索指令在本地文檔中查找相關內容找到文本片段后再反饋給模型用于回答。這種Agent方案被證明在一些場景下效果驚人。例如Anthropic的 Boris ChernyClaude Code 項目負責人分享他們嘗試了向量索引等多種方案最終選擇了每次實時抓取文檔內容的“agentic****search”方案性能“大幅超越”其他方案。具體而言Claude的編程助手不預先構建代碼索引而是在需要時用glob、grep等Unix工具搜索代碼。雖然聽起來“倒退”卻因其簡潔直接在代碼生成任務上效果極佳。Lance Martin 今年的一項實驗也支持了這一思路他讓AIAgent從一個含300萬標記的多語言文檔庫中找答案結果顯示讓Agent基于文檔描述自主選擇并逐步打開文件閱讀的方案效果最佳優(yōu)于一次性向量搜索整個知識庫。這說明大模型只需配備基礎文件訪問能力并給予必要的結構線索往往就能取得不錯效果。同時還避免了復雜索引帶來的高成本和高維護負擔。通過智能Agent方法模型可以“按需取用”知識該看的文件看該找的關鍵詞找從而更充分地利用文檔結構和上下文細節(jié)。相比之下傳統(tǒng)RAG那種對文檔片段靜態(tài)、盲目的召回顯得缺乏靈活性和深度。Agent不僅提升了檢索召回的準確性也讓回答過程更可控、更透明——因為每一步搜索和內容引用都有跡可循這對產品的可靠性尤為重要。“不檢索”的極端設想可行性與邊界有趣的是Claude Code 團隊的實踐引出一個頗具爭議的理念“完全不做任何檢索”。所謂“不檢索”并非指AI憑空作答而是指不構建專門的檢索索引和數(shù)據(jù)庫一切信息獲取都依賴實時讀取和模型自身。這在ClaudeCode中體現(xiàn)為沒有向量索引、沒有代碼片段EmbeddingClaude每次回答問題時都現(xiàn)用grep從源碼中查找需要的內容。換言之零預處理零緩存一次一查。這種近乎極端的“無狀態(tài)”方案之所以被嘗試源于對效率與可靠性的追求。一方面它簡化系統(tǒng)架構無需維護龐大的索引和內存駐留數(shù)據(jù)每次啟動Agent時只要加載用戶的代碼倉庫即可。對于中小型知識庫如一個中等規(guī)模的代碼庫或幾百篇文檔現(xiàn)代硬件下全盤搜索幾毫秒就能完成完全可以忍受。另一方面它將所有決策交給模型使系統(tǒng)行為更可預測和可控。正如Boris所強調的優(yōu)點確定性和即時最新。grep搜索是精確匹配其失敗的唯一原因就是文本不存在并且每次都是訪問最新文件內容不會出現(xiàn)“索引陳舊”問題。這對要求絕對準確或實時更新的場景如代碼調試、安全日志監(jiān)控非常有價值?！安蛔鋈魏螜z索”的理念在特定領域展現(xiàn)了可行性。Claude Code的成功證明即使不用向量語義搜索AI依然可以勝任復雜的代碼解釋和生成任務。這得益于代碼本身結構嚴謹、語義清晰grep已經足夠定位相關函數(shù)定義或錯誤信息。而隨著OpenAI GPT-5等模型支持的上下文窗口擴容到數(shù)十萬Token某種程度上也能實現(xiàn)“不檢索”直接把大文檔內容塞入模型一步回答。新的GPT-5模型甚至提供了高達40萬Token的上下文長度理論上可一次性容納數(shù)百頁文檔。這暗示在未來一些場景模型也許可以完全以“閱讀長文檔”方式作答而無須傳統(tǒng)意義的檢索。然而“無檢索”并非放之四海皆準。其邊界在于知識規(guī)模和模糊查詢。當知識庫擴展到海量規(guī)模逐字搜索的代價將隨之升高響應延遲難以接受此時引入向量索引等結構化加速手段仍有必要。另外對于語義差異大的提問完全基于關鍵詞的grep可能漏掉答案。例如用戶問“系統(tǒng)如何防止惡意登錄”而文檔里答案措辭是“登錄安全機制”直接grep“惡意登錄”可能搜不到。這種情況下向量檢索的語義泛化能力會更占優(yōu)。實際上我們認為混合策略或多階段檢索是理想方案先用LLM粗定位相關文檔再在文檔內用精確工具搜索。對于要求極高召回率的任務純Agent方法可能需要輔以簡單索引或Embedding作為備份。正如ShawnWang所說“簡單方法能解決80%的問題剩下20%極端場景才需要復雜索引”。因此“不檢索”的理念雖新穎其適用范圍仍有局限工程上應根據(jù)實際需求權衡取舍。在注重隱私、安全、可控的場景放棄復雜索引換取透明簡單是值得的但在強調廣覆蓋、高召回的應用經典RAG的一些要素仍不可或缺。技術實現(xiàn)GPT-5 接口調用與 Agent 結合工程角度將智能Agent檢索融入產品需要解決兩個關鍵問題大模型接口調用和工具使用編排。下面我們分別介紹實現(xiàn)細節(jié)。調用 OpenAI GPT-5 API 的示例JavaScriptOpenAI 最新提供的 GPT-5 模型擁有更強的推理和編程能力我們可以通過API將其用作Agent的大腦。以下是使用Node.js調用 GPT-5 接口的一個簡單示例代碼// 使用 OpenAI 官方 Node.js 庫 openai npm 包 import { Configuration, OpenAIApi } fromopenai; constconfig newConfiguration({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY }); constopenai newOpenAIApi(config); // 準備對話消息系統(tǒng)提示可包括工具使用說明 constmessages [ { role: system, content: 你是一個智能 Agent 可以閱讀文檔目錄并使用 grep 搜索工具來回答問題。 }, { role: user, content: 用戶的具體提問 ... } ]; // 發(fā)起請求調用 GPT-5 模型 openai.createChatCompletion({ model: gpt-5, // GPT-5 主力模型 messages: messages, temperature: 0.2, // 略低的隨機度保證回答更嚴謹 functions: [ { name: search_documents, // 定義一個自定義工具函數(shù)接口 description: 在本地知識庫中搜索關鍵詞 , parameters: { type: object, properties: { query: { type: string, description: 待搜索的關鍵詞或正則表達式 }, file: { type: string, description: 限定搜索的文件可選 } } } } ] }).then(response { const result response.data; console.log(result.choices[0].message.content); });上述代碼片段展示了調用 GPT-5 Chat Completion 接口的基本步驟配置****API使用API密鑰初始化OpenAI客戶端?？梢酝ㄟ^環(huán)境變量或配置文件安全地提供密鑰。構建消息我們在系統(tǒng)角色消息中說明了Agent的行為它可以瀏覽目錄和使用grep搜索。然后將用戶提問作為user消息傳入。定義函數(shù)工具利用GPT-5的函數(shù)調用機制我們預先定義一個名為search_documents的工具描述其功能和參數(shù)結構。這相當于告訴模型它可以請求調用一個搜索函數(shù)并提供查詢詞和文件名。創(chuàng)建****Completion指定模型為“gpt-5”提交消息列表和可用函數(shù)列表。我們也將temperature設置較低以提高答案穩(wěn)定性。處理響應OpenAI接口會返回模型的回復。如果模型決定調用search_documents函數(shù)返回消息中會包含function_call字段指明函數(shù)名和參數(shù)。我們的應用收到此調用請求后需要編寫相應代碼執(zhí)行實際的grep搜索將結果再作為模型的新輸入以assistant角色附帶函數(shù)返回值繼續(xù)對話。最終當模型返回message.content時即是完成問題的回答。通過上述API機制GPT-5可以像Agent那樣自主調用我們定義的search_documents工具。這意味著模型在生成答案過程中如果覺得需要從知識庫檢索信息會以函數(shù)調用形式要求執(zhí)行grep搜索**這正是智能Agent檢索的關鍵。我們只需實現(xiàn)好search_documents對應的后端邏輯例如用Node.js的子進程運行grep命令或查詢預先加載的文本索引將匹配結果返回給模型即可。OpenAI的新功能讓這種人機協(xié)作式**流程變得順暢安全模型不會直接訪問文件系統(tǒng)而是通過受控的函數(shù)接口請求所需數(shù)據(jù)開發(fā)者可以嚴格過濾它能讀取的范圍。技術實現(xiàn)目錄結構、grep 工具與 Agent 推理的結合智能Agent方案的實現(xiàn)涉及預處理知識庫和編排Agent工作流兩部分**1.**知識庫預處理構建目錄索引。為了讓模型理解文檔結構我們需要提前準備好知識庫的目錄或摘要信息。具體做法可以是掃描所有文檔的標題、章節(jié)生成一個層次化的目錄JSON或Markdown文件。對每個文檔我們也可以讓GPT生成一段簡要摘要標注主要內容和關鍵詞。這些信息匯總成“知識總覽”例如一個清單文檔A - 概要…文檔B - 概要…。在對話一開始將這個總覽提供給模型作為系統(tǒng)消息或上下文的一部分讓它對知識庫“心中有數(shù)”。例如Cognition的 DeepWiki 工具就會將GitHub倉庫自動轉換成帶架構圖、源代碼鏈接和摘要的Wiki頁面幫助開發(fā)者和AI快速理解倉庫結構。有了結構化總覽模型就能像翻目錄一樣快速定位可能相關的文檔區(qū)域而不是在黑箱向量空間里盲目搜索。**2. Agent****工具調用流程**當用戶提出問題后代理Agent需要按照一定順序調用工具完成檢索到回答的全過程。典型的流程如下·步驟1定位文檔– 模型先根據(jù)問題從提供的目錄中找出最相關的文檔名稱或章節(jié)。例如用戶問“如何重置密碼”模型從目錄中識別出某份“用戶手冊-安全章節(jié)”可能包含答案。它會在回復中提出“需要查看《用戶手冊》第三章‘密碼策略’”。我們可以讓模型以函數(shù)調用或特殊格式輸出它選定的文檔/章節(jié)標識?！げ襟E2文內搜索– 確定目標文檔后Agent調用search_documents工具在該文檔文本中執(zhí)行關鍵詞搜索。模型可能會基于提問猜測關鍵詞如“重置密碼”或“密碼重置”甚至同時搜索相關措辭。我們的grep工具支持正則表達式搜索這允許模型提出例如“搜索‘重置.*密碼’以涵蓋不同措辭”。執(zhí)行grep后將匹配到的句子或段落連同上下文返回給模型?！げ襟E3閱讀與追問– 模型收到搜索結果會將其納入上下文一并分析。如果結果不完整或引發(fā)新疑問模型可能提出進一步搜索請求。例如“在結果中看到提到‘安全問題答案’需要搜索該關鍵詞了解詳情”。Agent由此進入下一輪工具調用繼續(xù)grep更多信息。這個循環(huán)一直持續(xù)到模型確信掌握了充分材料。·步驟4生成回答– 最后Agent整合從各輪搜索獲得的內容加上自身的語言組織能力給出完整翔實的回答并引用必要的細節(jié)出處。如果采用Chain-of-Thought技術模型甚至會在回答前輸出它推理的思路對用戶隱藏僅日志記錄進一步提升可靠性。值得注意的是在上述過程中Agent始終遵循“小步快跑”的原則每次只搜索當前需要的東西避免一次性塞入過多無關文本減輕了LLM的負擔。這種按需檢索與逐步推理使得即使知識庫很大每次交互中模型看到的上下文仍是相關且精煉的從而保持回答的準確性和連貫性。技術實現(xiàn)上可以借助現(xiàn)有Agent開發(fā)框架來編排這些步驟。例如 LangChain、LlamaIndex 等支持定義自定義工具和多輪Agent對話流開發(fā)者只需配置好文檔加載和grep搜索功能即可讓GPT-5類模型自動按照設定邏輯檢索和回答。實際應用中Claude等AI助手的代碼模式已經驗證了這種方案的有效性他們拋棄復雜索引采用Unix風格的即用即搜配合強大的LLM推理反而取得更佳的性能和用戶體驗。結論向量檢索RAG曾是將知識引入AI的黃金標準但它有先天不足忽略結構、檢索不穩(wěn)導致模型有時“看到了卻沒看懂”或壓根找不到。智能Agent方法通過讓大模型主動理解和探索知識庫實現(xiàn)了以人類方式利用知識看目錄、翻章節(jié)、精確搜索、逐步求解。這種方法在代碼助理等領域已展現(xiàn)出巨大潛力也為通用知識問答提供了新思路。需要強調的是新舊方案并非絕對對立。Agent方法未必完全取代向量索引而更可能與其融合形成混合增強的知識庫架構。在大部分常見場景下Agent的簡單策略就夠用且更高效在極端復雜場景下傳統(tǒng)索引仍可提供支撐。值得關注的是Agent方案能帶來更靈活可控的AI能力知識庫更新后無需重建索引哪怕實時數(shù)據(jù)也能即時被AI獲取模型每一步動作都透明可監(jiān)控方便調優(yōu)和確保安全系統(tǒng)架構更簡潔降低了開發(fā)和運維成本。對于普通用戶而言這意味著AI回答將更加精準貼切——它真的讀懂了資料再回答而不是憑相關度“猜”答案。未來隨著GPT-5等模型接口對長上下文和工具調用支持的增強我們有理由相信智能Agent知識庫將成為新范式。在這種范式下AI不再只是被動檢索的信息搬運工而是主動探索知識的智能體。通過合理設計我們可以讓AI像一個勤奮的小助手那樣快速翻閱成百上千頁資料提煉出我們想要的答案。這無疑將把人機協(xié)作推向新的高度——讓知識的價值得到最大化的發(fā)揮。我們正站在這一變革的起點未來已來現(xiàn)在就著手嘗試吧想入門 AI 大模型卻找不到清晰方向備考大廠 AI 崗還在四處搜集零散資料別再浪費時間啦2025 年AI 大模型全套學習資料已整理完畢從學習路線到面試真題從工具教程到行業(yè)報告一站式覆蓋你的所有需求現(xiàn)在全部免費分享掃碼免費領取全部內容?一、學習必備100本大模型電子書26 份行業(yè)報告 600 套技術PPT幫你看透 AI 趨勢想了解大模型的行業(yè)動態(tài)、商業(yè)落地案例大模型電子書這份資料幫你站在 “行業(yè)高度” 學 AI1. 100本大模型方向電子書2. 26 份行業(yè)研究報告覆蓋多領域實踐與趨勢報告包含阿里、DeepSeek 等權威機構發(fā)布的核心內容涵蓋職業(yè)趨勢《AI 職業(yè)趨勢報告》《中國 AI 人才糧倉模型解析》商業(yè)落地《生成式 AI 商業(yè)落地白皮書》《AI Agent 應用落地技術白皮書》領域細分《AGI 在金融領域的應用報告》《AI GC 實踐案例集》行業(yè)監(jiān)測《2024 年中國大模型季度監(jiān)測報告》《2025 年中國技術市場發(fā)展趨勢》。3. 600套技術大會 PPT聽行業(yè)大咖講實戰(zhàn)PPT 整理自 2024-2025 年熱門技術大會包含百度、騰訊、字節(jié)等企業(yè)的一線實踐安全方向《端側大模型的安全建設》《大模型驅動安全升級騰訊代碼安全實踐》產品與創(chuàng)新《大模型產品如何創(chuàng)新與創(chuàng)收》《AI 時代的新范式構建 AI 產品》多模態(tài)與 Agent《Step-Video 開源模型視頻生成進展》《Agentic RAG 的現(xiàn)在與未來》工程落地《從原型到生產AgentOps 加速字節(jié) AI 應用落地》《智能代碼助手 CodeFuse 的架構設計》。二、求職必看大廠 AI 崗面試 “彈藥庫”300 真題 107 道面經直接抱走想沖字節(jié)、騰訊、阿里、蔚來等大廠 AI 崗這份面試資料幫你提前 “押題”拒絕臨場慌1. 107 道大廠面經覆蓋 Prompt、RAG、大模型應用工程師等熱門崗位面經整理自 2021-2025 年真實面試場景包含 TPlink、字節(jié)、騰訊、蔚來、蝦皮、中興、科大訊飛、京東等企業(yè)的高頻考題每道題都附帶思路解析2. 102 道 AI 大模型真題直擊大模型核心考點針對大模型專屬考題從概念到實踐全面覆蓋幫你理清底層邏輯3. 97 道 LLMs 真題聚焦大型語言模型高頻問題專門拆解 LLMs 的核心痛點與解決方案比如讓很多人頭疼的 “復讀機問題”三、路線必明 AI 大模型學習路線圖1 張圖理清核心內容剛接觸 AI 大模型不知道該從哪學起這份「AI大模型 學習路線圖」直接幫你劃重點不用再盲目摸索路線圖涵蓋 5 大核心板塊從基礎到進階層層遞進一步步帶你從入門到進階從理論到實戰(zhàn)。L1階段:啟航篇丨極速破界AI新時代L1階段了解大模型的基礎知識以及大模型在各個行業(yè)的應用和分析學習理解大模型的核心原理、關鍵技術以及大模型應用場景。L2階段攻堅篇丨RAG開發(fā)實戰(zhàn)工坊L2階段AI大模型RAG應用開發(fā)工程主要學習RAG檢索增強生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能評估還有GraphRAG在內的多個RAG熱門項目的分析。L3階段躍遷篇丨Agent智能體架構設計L3階段大模型Agent應用架構進階實現(xiàn)主要學習LangChain、 LIamaIndex框架也會學習到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系統(tǒng)打造Agent智能體。L4階段精進篇丨模型微調與私有化部署L4階段大模型的微調和私有化部署更加深入的探討Transformer架構學習大模型的微調技術利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速進行模型微調并通過Ollama、vLLM等推理部署框架實現(xiàn)模型的快速部署。L5階段專題集丨特訓篇 【錄播課】四、資料領取全套內容免費抱走學 AI 不用再找第二份不管你是 0 基礎想入門 AI 大模型還是有基礎想沖刺大廠、了解行業(yè)趨勢這份資料都能滿足你現(xiàn)在只需按照提示操作就能免費領取掃碼免費領取全部內容?2025 年想抓住 AI 大模型的風口別猶豫這份免費資料就是你的 “起跑線”