大模型在应急领域的应用场景主要包括以下方面：
此外，构建大模型的应用并非易事，从框架选择到最终应用的搭建涉及一系列复杂步骤和环节。在提示词设计层面也需要精细工作，精心的设计和调试是确保流程顺畅运行、保证应用具有实际价值的关键，其直接影响模型的输出质量和应用效果。
对于聊天大模型的深度用户来说，把同一个问题让不同的大模型去解答是一个高频的操作。主要场景有：1.对回答的精准性、全面性要求较高的问题。因为不同的大模型在解决不同的问题时都各有优劣，兼听则明，偏听则暗。2.需要多方交叉验证，规避模型幻觉的客观事实类问题。
在第三部分中，我们将深入探讨如何基于大模型构建模型应用。这一过程从框架选择到最终应用的搭建，涉及一系列复杂的步骤和环节。实际上，许多细节和阶段往往是在实际操作中才会逐渐显现出来。因此，开发一个大模型的应用绝非易事。在整个提示词设计层面，同样需要精细的工作。精心的设计和调试是确保整个流程顺畅运行的关键，也是保证最终应用具有实际价值的基础。这不仅仅是在对话窗口中输入文字，或者在聊天窗口中发送指令并接收输出那么简单。提示词的设计直接影响模型的输出质量和应用的实际效果。为了构建一个有效的大型语言模型应用，我们需要：
在第三部分中，我们将深入探讨如何基于大模型构建模型应用。这一过程从框架选择到最终应用的搭建，涉及一系列复杂的步骤和环节。实际上，许多细节和阶段往往是在实际操作中才会逐渐显现出来。因此，开发一个大模型的应用绝非易事。在整个提示词设计层面，同样需要精细的工作。精心的设计和调试是确保整个流程顺畅运行的关键，也是保证最终应用具有实际价值的基础。这不仅仅是在对话窗口中输入文字，或者在聊天窗口中发送指令并接收输出那么简单。提示词的设计直接影响模型的输出质量和应用的实际效果。为了构建一个有效的大型语言模型应用，我们需要：