第16章 · 大模型赋能数据分析

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• 16.1 调用大模型API基础
• 16.2 RAG 工作流示例
• 16.3 提示工程与评估

16.1 调用大模型API基础

核心内容：

• API接口：OpenAI GPT、Claude、文心一言等主流大模型
• 认证机制：API密钥管理与安全配置
• 请求参数：temperature、max_tokens、top_p等关键参数
• 响应处理：解析JSON格式返回结果
• 错误处理：网络异常、配额限制、速率限制

掌握大模型API调用是构建智能应用的基础技能。

16.2 RAG 工作流示例

核心内容：

• RAG架构：检索器+生成器的组合框架
• 文档处理：分块、向量化、索引构建
• 语义检索：基于向量相似度的信息查找
• 上下文增强：将检索结果融入生成提示
• 应用场景：问答系统、文档分析、知识管理

RAG技术有效解决大模型幻觉问题，提升回答的准确性和可靠性。

16.3 提示工程与评估

核心内容：

• 提示设计：角色设定、任务描述、格式要求
• 思维链：引导模型展示推理过程
• Few-shot学习：通过示例引导模型行为
• 输出评估：相关性、准确性、一致性、流畅性
• 迭代优化：基于反馈持续改进提示效果

高质量的提示工程是充分发挥大模型潜力的关键。