构建笔记

Function Calling的工作流程：从定义工具到结果回传 第 12 篇已经把 Function Calling 的概念和基本例子讲过了。真正开始写代码时，我更容易卡在另一层： 为什么工具明明定义了，模型却没有调用？或者调用了，第二轮却接不上？ ...

大模型的局限性：开发者如何与"会说谎"的 AI 共处 大家好，我是极客老墨。 2023 年，Google 发布 Bard（Gemini 的前身）时，演示视频里 AI 自信地声称詹姆斯·韦伯望远镜拍摄了系外行星的"首张照片"——结果这是错的。这一个"幻觉"，让 Google 市值蒸发了近 1000 亿美元。 ...

流式输出：打字机效应背后的秘密与 Go 实战 大家好，我是极客老墨。 你有没有注意到，ChatGPT 的回答从来不是"啪"地一下全部出现，而是一个字、一个词地慢慢冒出来？ ...

大模型如何"记住"你说过的话：多轮对话机制与 Go 实操 大家好，我是极客老墨。 我刚开始做 AI 应用的时候，有个直觉假设：“模型后台应该有个数据库，记住了我的聊天记录。“后来才发现完全不是这么回事。 ...

开发者如何接管大模型：API 调用逻辑深度拆解 大家好，我是极客老墨。 做大模型开发，最爽的一点就在于：你不需要懂怎么训练模型，你只需要懂怎么把它”接管”进你的业务系统。 ...

开发者必备的"饭碗"：大模型应用开发工具链全景图 大家好，我是极客老墨。 前几篇讲完了大模型的工作逻辑、Token、上下文和 API 参数。到这里，已经不能只停留在“会调接口”了。真正做项目时，问题会很快变成另一组： ...

大模型 API 核心参数：调对了事半功倍，调错了钱打水漂 大家好，我是极客老墨。 我刚开始接大模型 API 时，最容易犯的毛病就是把所有问题都往 prompt 上推。输出不稳定，先改 prompt；JSON 解析失败，继续改 prompt；账单涨了，还想着是不是 prompt 不够精简。改到最后，prompt 越写越长，接口却还是像没装仪表盘的车，能跑，但不知道哪里在烧钱、哪里在抖。 ...

Token是怎么来的：大模型计费和上下文管理的底层逻辑 大家好，我是极客老墨。 上一篇讲大模型工作原理时，Token 出现了很多次。这一篇专门把它讲透——不是因为概念难，而是因为它的每一个细节都直接影响你的 API 账单和代码行为。 ...

Rust 学习笔记 27：FFI 交互 (Foreign Function Interface) “Rust is what C++ should have been.” (Debatable, but Rust interacts with C perfectly) FFI 允许 Rust 代码调用其他语言写的函数，或者让其他语言调用 Rust 函数。 由于 C 语言是计算机世界的"通用语" (Lingua Franca)，FFI 通常指的就是与 C 语言的交互。 ...

大模型是怎么炼成的：从训练数据到你手里的 API 大家好，我是极客老墨。 你有没有想过：ChatGPT、DeepSeek，这些大模型是怎么"造"出来的？ 很多人用了大半年 AI，依然不知道答案。他们知道模型很强，但不知道强从哪来；知道调 temperature 能改变风格，但不知道为什么。这种"只会开车、不知道发动机"的状态，限制了你对 AI 能力边界的判断，也限制了你设计 AI 应用的想象力。 ...