知鸦日报2025-08-18

云计算基础设施的稳定性是保障客户业务连续性的关键。阿里云通过自主可控技术、全局设计原则和严格的变更管理，构建了计算、存储、网络三位一体的高可用体系。云与客户责任共担，共同提升应用系统稳定性。阿里云不仅满足SLA，更追求极致稳定性，通过智能运维和故障演练，不断优化系统韧性，确保客户业务无感切换，助力企业行稳致远。

本文解读了Anthropic官方提示词优化策略，帮助用户充分发挥Claude等大语言模型的潜力。核心建议包括：清晰直接表达、使用多示例、触发思维链、XML标签结构化、预填充回复、提示链分解复杂任务、长文本处理技巧等。这些策略能提升Claude输出的准确性、一致性和质量，适用于复杂任务和结构化输出场景。

AI代理的核心公式是LLM+记忆+规划+工具使用，工具是其关键。ADK为Java开发者提供内置工具如Google搜索、Python代码执行和文件存储服务，支持定制工具和长时任务处理。通过工具调用，AI代理能执行复杂任务，如生成代码、分析图像和管理流程。此外，代理本身也可作为工具，多代理系统更高效。MCP工具进一步扩展了代理的能力，使其能远程调用服务。

在处理包含文本和丰富元素（如图片、图表）的PDF文档时，结合RAG和长上下文窗口的混合方法能有效提升检索效果。首先，通过RAG技术筛选相关文档，再将其输入支持长上下文的模型（如Gemini）进行精细理解。利用多模态模型，Gemini不仅能分块文本、生成问题，还能描述图片内容。最终，结构化输出便于嵌入向量数据库，优化RAG流程。

大型语言模型（LLM）在数学问题中面对缺失信息时，常直接给出答案而非询问缺失条件，导致性能显著下降。通过构建基准测试，发现LLM在缺失关键信息时易陷入假设性幻觉，直接回答错误。测试显示，尽管LLM在提问时能有效获取条件，但整体上更倾向于直接作答，且假设性错误频发，尤其在未提问时准确率为零。这表明LLM在处理不完整信息时存在显著缺陷，亟需改进。