【大模型】学习路线

文章目录

    • [🎯 Prompt(提示模板)](#🎯 Prompt(提示模板))
    • [🤖 LLM(大语言模型)](#🤖 LLM(大语言模型))
    • [⛓️ Chain(链)](#⛓️ Chain(链))
    • [💾 Memory(记忆)](#💾 Memory(记忆))
    • [🛠️ Tool(工具)](#🛠️ Tool(工具))
    • [🧠 Agent(智能体)](#🧠 Agent(智能体))
    • 工作流程


🎯 Prompt(提示模板)

  • 负责构建和优化给LLM的输入提示
  • 支持模板化、变量替换
  • 示例:"请用{style}风格回答关于{topic}的问题"

🤖 LLM(大语言模型)

  • 核心的AI模型组件
  • 接收提示并生成回答
  • 支持多种模型(GPT、Claude等)

⛓️ Chain(链)

  • 将多个组件串联成工作流
  • 例如:提取→处理→输出
  • 实现复杂的多步任务

💾 Memory(记忆)

  • 存储和回忆对话历史
  • 保持上下文连贯性
  • 支持短期/长期记忆

🛠️ Tool(工具)

  • 扩展LLM能力的外部工具
  • 如:计算器、搜索引擎、API调用
  • 让AI能够执行具体操作

🧠 Agent(智能体)

  • 具备决策能力的核心
  • 分析问题、选择工具、制定策略
  • 实现真正的"思考"和规划

工作流程

text

python 复制代码
用户输入 → Prompt → Agent → 思考决策 → 使用Tools → 通过Chain协调 → 借助Memory → 最终由LLM生成回答

这个架构让LangChain能够构建出真正智能、具备工具使用能力和记忆的AI应用!

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