实习期间参与的项目，聚焦于合同审核场景，本文以合同审核为例，针对在垂直落地场景中，为什么需要做sft微调展开简单的讨论和个人的一点见解。 传统合同审核系统依赖规则编写和关键词匹配，局限性突出： 一是规则需人工逐条维护，新增合同类型（如技术许可合同）时，需重新梳理数百条规则，迭代效率极低； 二是无法处理模糊表述，如“合理期限内整改”“适当补偿”等条款，关键词匹配会直接漏判； 三是不具备推理能力，无法关联多条款风险，如管辖地与争议解决方式的逻辑冲突。二、为什么需要SFT——教模型学会“思维”对合同审核场景而言，基座模型就像刚掌握法律基础的实习生，懂术语但不懂业务判断，SFT本质就是用高质量业务数据...

目前是java开发，有想转测开的想法的

最夯的 mentor：给方向、不替你写代码；会指出问题，但不会当众点名处刑；愿意花 10 分钟讲思路，而不是丢一句你再想想。最拉的 mentor：需求模糊、脾气稳定地差遇到问题第一句永远是——这个不是很简单吗？

前言 当我们尝试将网上开源的大模型部使用Ollama的方式署在本地，就会发现，呈现给我们的只有一个黑色对话框。 想要提供给他人使用，最佳方式还是提供一个网页或者API接口。对于后者，Ollama已经实现，你可以使用下面的地址  http://localhost:11434  假设你继续跟着官方教程，使用python或者其他语言，就可以制作一个简单的聊天助手，恭喜你完成了一个 Agent 的开发。 但是距离企业中落地的 Agent 还有一点距离，接下来，我将带你逐步补齐。  AI 核心概念 从机器学习（Machine Learning），自然语言处理（NLP）开始说起，对于作为后端的我，有点难为...