Tag: deep research
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System Prompt 与 Task Prompt 的本质区别、底层机制与最佳实践
在人工智能发展的长河中，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的崛起标志着人机交互模式的根本性转变。从早期的统计语言模型到如今基于 Transformer 架构的生成式预训练模型，我们与机器沟通的方式已从结构化的命令输入演变为自然语言的对话交互。在这一演进过程中，提示工程（Prompt Engineering）作为一种新兴的“编程范式”，逐渐确立了其核心地位。而在现代 LLM 应用架构中，最基础且最具决定性的设计决策，莫过于如何界定、分配与编排 **System Prompt（系统提示词）** 与 **Task Prompt（任务提示词，通常对应 User Prompt）** 的职责边界。
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面向大语言模型的Web内容获取架构：API接口、开源实现与低成本策略全景研究报告
大语言模型（LLM）的兴起从根本上重塑了信息处理的范式，将传统的互联网数据交互需求推向了一个新的高度。在检索增强生成（RAG）、AI Agent（智能体）以及实时知识库构建等应用场景中，如何高效、精准、低成本地将互联网上的URL内容转化为模型可理解的文本格式，已成为制约系统性能的关键瓶颈。用户关于“读取URL内容的接口”、“开源实现”以及“低成本方法”的询问，实际上触及了当前AI基础设施层的一个核心痛点：即HTML文档对象模型（DOM）与LLM所需的语义化文本（Markdown/JSON）之间的结构性鸿沟。
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deepwiki的相似产品
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agent应用框架分析
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未开口的生蚝：一个烹饪谜题的科学探究
Updated:探索为什么有些生蚝在蒸煮后仍未开口，并从生物解剖、蛋白质变性、烹饪条件等角度进行深入分析。