【日积月累】 ChatGPT API Key是访问OpenAI ChatGPT功能的身份验证凭据。获取Key需注册OpenAI账户，并在用户控制面板中生成。API Key在项目中通过HTTP请求头部参数传递，确保安全性可使用环境变量存储并定期轮换。常见用例包括自动问答、内容生成和翻译。配置到IDE时，将Key粘贴到插件设置中。有效管理API Key安全是确保系统稳定的关键。

【日积月累】 实时监听input输入框的输入变化是现代Web开发中提升用户体验的重要手段。通过监听输入，开发者能为用户提供即时反馈，提高操作效率。常用的监听事件有`onchange`、`onkeydown`、`onkeypress`、`onkeyup`和`oninput`，其中`oninput`因其实时性在现代浏览器中得到广泛应用。尽管兼容性在老旧浏览器中需加以考虑，但通过正确的事件选择和优化，实时监听能在提高用户满意度的同时优化性能。

【日积月累】 本文详细介绍了如何在Java和MySQL中设置和修改default string的方法。在Java中，可以通过直接定义字符串变量或使用构造函数来设置默认值。这些方法能够提高代码可读性和减少错误。在MySQL中，可以通过修改配置文件或使用SQL命令来修改默认字符集，以确保数据正确存储和检索。本文还提供了代码示例和图示，帮助开发者快速掌握这些技术。

【日积月累】 LLM产品经理在现代科技和商业领域中扮演着重要角色，负责大型语言模型的产品开发与管理。他们需要结合LLM技术与市场需求，制定产品策略，具备技术背景和商业敏锐度。核心职责包括需求分析、项目管理、技术沟通和市场推广。LLM产品经理面临技术复杂性和市场不确定性等挑战，通过不断学习和创新，他们能够在医疗、金融等新兴领域探索更多机遇，推动产品和行业发展。

【日积月累】 Coze选择免费模式是为了降低用户进入门槛，快速吸引对AI产品好奇的用户，形成广泛的用户基础。这一策略在初期能有效进行市场渗透，但长期来看，Coze需通过增值服务或广告收入来实现盈利。挑战在于如何提高用户的付费意愿，实现可持续发展。相比之下，低代码平台n8n提供更灵活的工作流设计，适合非技术用户。AI产品需在技术创新与用户需求间找到平衡，以实现商业成功。

【日积月累】 千问COT结合了长思维链（COT）技术，引领语言模型和思维链的革新。千问2.5的Qwen2.5-Coder和Qwen2.5-Math专家模型在编码和数学上表现出色。多智能体框架在机器翻译中应用，通过翻译者、顾问和评估者协作提升翻译质量。未来，千问COT将在教育、科研等领域发挥重要作用，推动技术创新。

【日积月累】 在现代人工智能领域，RAG Agent工具正通过结合信息检索与生成技术，带来革命性改变。主要RAG Agent工具包括MaxKB、Dify和FastGPT。MaxKB是一款开源知识库问答系统，Dify是应用开发平台，FastGPT则专注于知识库训练。这些工具提高了系统在客户服务、内容生成和数据分析中的效率，通过自主执行多步骤检索和生成过程，提供高精准度和上下文理解的答案。

【日积月累】 大模型微调是通过特定领域数据对预训练模型进行优化的过程，以提升其在特定任务上的性能。微调不仅能提高模型的准确性和效率，还能实现模型的定制化。选择合适的微调平台，如Hugging Face，可以加速开发过程。微调涉及超参数调整，如学习率和训练轮次等，合理设置对成功至关重要。通过微调，模型能够更好地理解领域特定的语言模式，广泛应用于多个领域。

【日积月累】 百格刀测试的正确步骤包括：首先，确保涂层表面清洁干燥，并标记测试区域。然后，使用百格刀在涂层上切割出10x10的正方形格子图案，确保每个切割口都能切到基材。接着，将胶带紧密贴附在切割好的格子上，压实后快速撕起，观察涂层是否有剥落现象。最后，根据ISO或ASTM标准评估涂层附着力，通常分为五个等级，从完全无剥落到大面积剥落不等。

【日积月累】 提示词调优是通过设计和调整提示词来优化AI生成文本的策略。它通过少量参数调整实现高效微调，提高模型输出质量。硬提示和软提示是两种主要方法，前者依赖显式提示词设计，后者通过嵌入向量实现灵活调优。Prefix Tuning和P-tuning是软提示的变体，适用于多任务学习。提示词调优需遵循明确具体、分步指导等规则，并结合外部工具如RAG和ReAct框架，以提升AI生成文本的准确性和多样性。

【日积月累】 RAG（检索增强生成）的原理在于结合信息检索和大型语言模型（LLM）提示，通过从特定数据源获取信息，为LLM提供上下文，以生成更准确的答案。其核心机制包括文本分割、向量化、索引创建及上下文提示生成。文本切分确保模型有效处理输入，向量化则通过选择合适的模型进行。索引存储和上下文丰富化技术提升了信息检索效率，使得模型在复杂查询下的应答能力大幅提升。

【日积月累】 随机规划在现代运筹学中用于解决不确定条件下的优化问题。其核心是将约束条件和目标函数中的参数视为随机变量，通过优化这些随机变量的期望值实现决策优化。经典案例如报童问题，通过数学模型描述需求不确定性下的订购优化。随机规划的求解方法包括基于场景的建模和机会约束规划，应用于生产计划等领域。Python结合Gurobi可有效求解随机规划模型，帮助企业在不确定条件下制定稳健的决策。