注册免费微网站wordpress 全宽页面

张小明 2026/1/10 13:48:06
注册免费微网站,wordpress 全宽页面,深圳建筑设计院排名,在线做投资网站最近#xff0c;大模型#xff08;LLM#xff09;的风吹遍了每一个角落。从 ChatGPT 的横空出世#xff0c;到各种垂直领域模型的百花齐放#xff0c;大家都在谈论 AI。但是#xff0c;当你真正想要动手开发一个 AI 应用时#xff0c;你会发现光有一个“大模型”似乎远远…最近大模型LLM的风吹遍了每一个角落。从 ChatGPT 的横空出世到各种垂直领域模型的百花齐放大家都在谈论 AI。但是当你真正想要动手开发一个 AI 应用时你会发现光有一个“大模型”似乎远远不够。你开始听到一堆高大上的名词LangChain、Embedding、向量数据库 (Vector Database)、Memory…… 它们就像一团乱麻缠绕在你的脑海里。别担心今天我就脱下工程师的格子衫换上作家的笔触为你抽丝剥茧用最通俗易懂的语言讲清楚这支 AI 应用背后的“梦之队”是如何协同作战的。1. 核心角色介绍AI 战队的“五虎上将”想象一下我们要组建一支超级足球队或者一个精密的特种作战小队。每个组件都有其不可替代的角色。 LLM (大语言模型)最强大脑 (The Brain/CPU)代表人物GPT-4, Claude 3, Llama 3, Gemini3proLLM 是整个系统的核心大脑。它博古通今阅读过互联网上几乎所有的文本。它拥有强大的逻辑推理能力、语言理解能力和生成能力。它的强项懂得多能聊天会写代码能做逻辑推演。它的弱点幻觉有时候会一本正经地胡说八道。知识滞后它的记忆停留在训练结束的那一刻比如 2023 年不知道昨天发生了什么新闻。无状态它像个只有七秒记忆的金鱼你不告诉它上下文它转头就忘。️ Embedding (嵌入)翻译官 (The Translator)代表人物OpenAI text-embedding-3, HuggingFace BGE计算机不懂人类的语言中文、英文它只懂数字。Embedding就是那个神奇的翻译官。它能把一段文字比如“苹果”转化成一串长长的数字向量比如[0.12, -0.98, 0.55, ...]。最厉害的是它能保留语义。在它的翻译下“苹果”和“水果”的数字距离很近而“苹果”和“卡车”的距离就很远。没有它计算机就无法理解“语义相似度”也就无法进行高效的搜索。 向量数据库 (Vector Database)外挂知识库 (The Library/Long-term Memory)代表人物Pinecone, Milvus, Chroma, Weaviate, Elasticsearch如果 LLM 是大脑那么向量数据库就是图书馆或者外挂硬盘。因为 LLM 的上下文窗口Context Window是有限的就像人的工作记忆有限而且很贵。我们不能把整本《红楼梦》或者公司的所有技术文档一次性塞给它。我们将海量的知识通过 Embedding 翻译成向量存储在向量数据库里。当用户提问时我们先去这个“图书馆”里快速检索出最相关的几页书再喂给 LLM。这就解决了 LLM 知识滞后和私有数据隐私的问题。 Memory (记忆)记事本 (Short-term Memory)代表人物ConversationBufferMemory, RedisLLM 本身是无状态的Stateless。每一次 API 调用都是独立的。为了让 AI 像人一样能进行连续对话“你刚才说的那个方案再详细讲讲”我们需要一个记事本这就是Memory组件。它负责记录我们之前的对话历史并在下一轮对话时把之前的摘要或原文一起打包发给 LLM让它“想起来”我们刚才在聊什么。 LangChain指挥官 (The Orchestrator/Glue)代表人物LangChain, LlamaIndex好了现在我们有了大脑、翻译官、图书馆和记事本谁来把它们串联起来这就是LangChain。它是指挥官也是胶水。它定义了一套标准的流程Chain先去Memory拿历史记录。把用户的提问通过Embedding变成向量。去向量数据库里搜相关的知识。把历史记录、搜到的知识、用户的提问拼成一个完美的提示词Prompt。把这个 Prompt 发给LLM。把 LLM 的回答解析好返回给用户。没有 LangChain你需要自己写大量的 Python 代码来处理这些琐碎的接口调用和数据转换。LangChain 让这一切变成了几行代码的配置。2. 实战演练它们是如何协同工作的让我们通过一个经典的场景——“企业私有知识库问答” (RAG - Retrieval Augmented Generation)来看看这支梦之队是如何打配合的。场景你是某公司的员工你想问 AI“我们公司的报销政策是怎样的”注这个信息 GPT-4 肯定不知道因为它在公司内网里。第一阶段知识入库 (Indexing)在这一步我们还没开始问问题先做准备工作。文档加载LangChain 读取公司的《员工手册.pdf》。文本切分LangChain 把手册切成一个个 500 字的小块Chunk。向量化Embedding模型把这些小块文字变成向量。存储这些向量被存入向量数据库。第二阶段提问与回答 (Retrieval Generation)现在你开始提问了“差旅费怎么报销”用户输入LangChain 接收到你的问题。语义搜索LangChain 调用Embedding把你的问题也变成向量。拿着这个向量去向量数据库里比对找到了《员工手册》里关于“差旅费”的那几段话。构建上下文LangChain 检查Memory发现这是第一句问话没有历史包袱。LangChain 拼凑 Prompt“你是一个行政助手。基于以下公司规定这里插入刚才搜到的那几段话回答用户的问题差旅费怎么报销”LLM 推理LLM收到这个包含了“标准答案”的 Prompt。它不需要自己瞎编只需要根据提供的上下文进行总结和润色。生成回答LLM 输出“根据公司规定差旅费需要填写 B2 表格并附上发票……”记忆更新LangChain 把你的问题和 AI 的回答写入Memory以备你下一句问“那打车票能报吗”的时候使用。3. 总结LLM是引擎提供动力和智能。Embedding和向量数据库是燃油和油箱提供源源不断的私有知识燃料。Memory是仪表盘记录行驶轨迹。LangChain是变速箱和传动系统把所有部件连接成一辆好开的车。在这个 AI 原生应用爆发的时代理解这些组件的关系你就掌握了构建智能应用的钥匙。希望这篇文章能帮你理清思路。如果你想动手写第一行代码或者对某个组件感兴趣欢迎在评论区留言我们下期再见想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
版权声明:本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

徐州最好网站建设广东科技网站建设

Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8:轻量化多模态模型的终极部署指南 【免费下载链接】Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8 在人工智能快速发展的今天,多模态大模型正成为技术创新的…

张小明 2026/1/10 7:15:18 网站建设

常州网站制作机构企业网站建设的本质及特点

Spring Boot 入门前置知识框架 1. Java 基础知识(基础要求) 1.1 Java 核心语法 类和对象的概念继承、封装、多态三大特性接口和抽象类的使用异常处理机制集合框架(List、Set、Map等)泛型编程注解(Annotation&#x…

张小明 2026/1/10 7:15:17 网站建设

台州网站seo搭建网站 软件下载

如何让STM32驱动蜂鸣器不“炸”系统?实战避坑全解析你有没有遇到过这种情况:代码写得没问题,功能逻辑也跑通了,结果一按报警按钮——蜂鸣器刚响两声,I2C通信直接丢包、ADC采样乱跳,甚至MCU莫名其妙复位&…

张小明 2026/1/10 6:40:35 网站建设

徐州教育学会网站建设布吉做网站

摘要 随着社会对动物福利的关注度不断提升,动物领养平台的需求日益增长。传统的线下领养模式存在信息不对称、流程繁琐等问题,亟需一种高效、透明的线上解决方案。基于此背景,本研究设计并实现了一个基于Java Web的动物领养平台系统&#xff…

张小明 2026/1/10 2:31:57 网站建设

网站怎么seo关键词排名优化推广wordpress创建公告

PyTorch-CUDA-v2.9 镜像与按量计费算力模式的商业演进 在深度学习模型越做越大、训练任务越来越频繁的今天,一个现实问题摆在许多开发者面前:如何用最低的成本,最快地跑通一次实验? 你可能有过这样的经历——为了复现一篇论文&a…

张小明 2026/1/10 7:15:20 网站建设

重庆给商家企业做网站PHP网站开发技术期末作品

说到游泳池漆哪个牌子好,很多工程方都会头疼。去年我亲自跟进一个市政泳池项目,施工队试了三种漆都出现脱落。后来改用海瑞的水池蓝池底漆,效果确实稳定。 环保安全与施工便捷的双重优势 游泳池漆哪个牌子好,首先要看环保指标。海…

张小明 2026/1/10 7:15:19 网站建设