了解提示词工程到上下文工程的演进，掌握大语言模型交互的核心技术

1.从提示词到上下文

大模型微调实战-自动生成某NTA产品查询语句。使用LoRA微调Qwen-1.8B-Chat以实现大模型自动生成天眼查询语句。

大模型微调实战

介绍大模型是如何工作的，以及使用Qwen-1.8B-Chat大模型、开源知识库项目FastGPT以及对接大模型API的开源项目One API进行本地搭建。

用最小资源跑知识库大模型

使用ELK及EQL语法搭建一套基于Windows Sysmon日志的EDR。

利用ELK及EQL搭建一套EDR

全面了解上下文工程的技术组成和架构

2.上下文工程技术栈


某国官方披露其 2025 年实际国内生产总值（GDP）实现了 5.0% 的同比增长。尽管该数据在统计意义上达成了既定政策目标，但宏观数据的“温和扩张”与微观体感的“收缩压力”之间出现了显著的非对称性。

某国 2025 年经济增长质量的结构性剖析

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3-2.提示词在上下文工程中的实践

3.提示词技术

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