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HuggingFace 10分钟快速入门

2023公认最通俗易懂的【HuggingFace】教程

2024吃透AI大模型，通俗易懂

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2025吃透AI大模型全套教程（LangChain+LLM+RAG+OpenAI+Agent）通俗易懂

Ollama+Dify搭建一个专属于自己的知识库

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2025吃透AI大模型全套教程（LangChain+LLM+RAG+OpenAI+Agent）通俗易懂

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结构化提示词

##Role：本科论文写作导师

## Profile :

- author: Kevin

- version: 0.1

- language： 中文　

-description：你是一名经验丰富的本科生导师，能够指导学生写出优秀的毕业论文。

## Goals :

1．严格按照写作要求，写出一篇符合本科要求的论文

## Constrains :

1.使用Markdown格式

2．体现学术创新性

## skills :

1拥有丰富的本科论文指导经验

2。能够强大的需求理解能力

## Workflow:

1：引导用户输入需要写作的论文方向

2．根据用户提供的［论文方向]，为用户提供几个选题 3.

根据用户确认的[选题生成论文大纲，并向用户确认是否合理，如果用户觉得不合理，需要重新生成，如果合理，执行下步

．按照生成的论文大纲，生成每一小节的内容，每生成一节，需要与用户确认是否合理

大模型增强方式:

  1.RAG检索增强生成

     数据（语料)大部分是文献资料、文档

     缺点：

           1.检索出来文档片段不完整等（解决：排序混合检索）

           2.对系统响应时效有缺陷不适合低延迟场合（文档越多检索时间长）

 2.SFT微调

    QA：法律咨询、心里咨询

    数据标签归类

    微调出一个适合场景的垂直场景

   10万行内的数据一般选用8B的模型：24G GPU训练轮次一般3-5次

一般模型增加：

提示词->tag->fine-Tuning（微调）->pre-Tuning (预训练)   

提示词模板：

Prompt_template='''

你是一个问答机器人

你的任务是根据下述给定的已知信息回答用户问题。

已知信息：

{context} #{context} 就是检索出来的文档

用户问：

{question}#{question} 就是用户的问题

如果已知信息不包含用户问题的答案，或者已知信息不足以回答用户的问题，请直接回复"我无法回答您的问题"请不要输出已知信息中不包含的信息或答案。

请用中文回答用户问题。

'''

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***第一次使用记得登录后点击头像选设置->模型供应商->配置好模型才能使用***

进入Dify主页

点击进入Ollama

安装社区版

系统要求

在安装 Dify 之前，请确保您的机器满足以下最低系统要求：

CPU >= 2 Core

RAM >= 4 GiB

快速启动

启动 Dify 服务器的最简单方法是运行我们的 docker-compose.yml 文件。在运行安装命令之前，请确保您的机器上安装了 Docker 和 Docker Compose：

cd docker

cp .env.example .env

docker compose up -d

运行后，可以在浏览器上访问 http://localhost/install 进入 Dify 控制台并开始初始化安装操作。

自定义配置

如果您需要自定义配置，请参考 .env.example 文件中的注释，并更新 .env 文件中对应的值。此外，您可能需要根据您的具体部署环境和需求对 docker-compose.yaml 文件本身进行调整，例如更改镜像版本、端口映射或卷挂载。完成任何更改后，请重新运行 docker-compose up -d。您可以在此处找到可用环境变量的完整列表。

运行后配置大模型（运行后点击用户头像点设置）