<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>大模型 on 技术博客</title>
    <link>https://czy168.vip/tags/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link>
    <description>Recent content in 大模型 on 技术博客</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>zh-cn</language>
    <lastBuildDate>Sat, 25 Jul 2026 15:00:00 +0800</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://czy168.vip/tags/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>提示词工程：几个真正有用的实践技巧</title>
      <link>https://czy168.vip/posts/prompt-engineering-tips/</link>
      <pubDate>Sat, 25 Jul 2026 15:00:00 +0800</pubDate>
      <guid>https://czy168.vip/posts/prompt-engineering-tips/</guid>
      <description>抛开玄学，记录几个在实际使用中反复验证有效的提示词技巧：给角色、给例子、让它先想再答、约束输出格式。</description>
    </item>
    <item>
      <title>RAG 检索增强生成：让大模型用上你自己的知识</title>
      <link>https://czy168.vip/posts/rag-intro/</link>
      <pubDate>Sat, 18 Jul 2026 10:00:00 +0800</pubDate>
      <guid>https://czy168.vip/posts/rag-intro/</guid>
      <description>大模型知识有截止日期、也不了解你的私有资料。RAG 通过“先检索、再生成”让它基于外部知识回答，是目前落地最广的 LLM 应用范式之一。</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
