【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

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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！