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階段一：Prompt Engineering

什么是Prompt Engineering？

Prompt Engineering，即提示工程，是指設(shè)計和優(yōu)化輸入給大型語言模型（LLM）的文本提示（Prompt）的過程。這些提示旨在引導(dǎo)LLM生成符合期望的、高質(zhì)量的輸出。

Prompt Engineering的核心要素在于通過明確的指示、相關(guān)的上下文、具體的例子以及準(zhǔn)確的輸入來精心設(shè)計提示，從而引導(dǎo)大語言模型生成符合預(yù)期的高質(zhì)量輸出。

Prompt Engineering為什么需要Prompt Engineering？

通過不斷優(yōu)化prompt，我們可以建立更加清晰、有效的溝通渠道，充分發(fā)揮LLM在語言理解和生成方面的優(yōu)勢。提升溝通技巧，挖掘LLM潛力。大語言模型（LLM）本身已具備極高的性能與復(fù)雜性，但還有很大潛力需要挖掘。Prompt如同鑰匙一般，能夠精確引導(dǎo)模型生成特定需求的輸出。

階段二：AI Agent

什么是AI Agent？

大模型Agent是一種構(gòu)建于大型語言模型（LLM）之上的智能體，它具備環(huán)境感知能力、自主理解、決策制定及執(zhí)行行動的能力。

Agent是能夠模擬獨立思考過程，靈活調(diào)用各類工具，逐步達(dá)成預(yù)設(shè)目標(biāo)。在技術(shù)架構(gòu)上，Agent從面向過程的架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦蚰繕?biāo)的架構(gòu)，旨在通過感知、思考與行動的緊密結(jié)合，完成復(fù)雜任務(wù)。

Agent關(guān)鍵技術(shù)-LLM：在Agent技術(shù)中，大語言模型（LLM）作為核心計算引擎，不僅限于文本生成，還能夠進(jìn)行對話、完成任務(wù)、推理，并展示一定程度的自主行為。

Agent關(guān)鍵技術(shù)-Function Calling：Function Calling在智能助手和自動化流程中的應(yīng)用場景中，LLM通過調(diào)用外部API或預(yù)設(shè)函數(shù)來集成多樣化服務(wù)與復(fù)雜操作，以滿足用戶請求并自動化執(zhí)行流程。

在構(gòu)建智能助手時，LLM可能需要根據(jù)用戶的請求調(diào)用外部服務(wù)（如天氣查詢API、數(shù)據(jù)庫查詢等），并將結(jié)果整合到其響應(yīng)中。
在自動化流程中，LLM可以通過調(diào)用預(yù)設(shè)的函數(shù)來執(zhí)行一系列復(fù)雜的操作，如數(shù)據(jù)處理、文件生成等。

Function CallingAgent關(guān)鍵技術(shù)-RAG：通過引入RAG，LLM Agent能夠在需要時查詢外部知識庫，如專業(yè)數(shù)據(jù)庫、學(xué)術(shù)論文、行業(yè)報告等，從而增強其知識廣度和深度。

RAG為什么需要AI Agent？

AI Agent作為LLM能力的整合者與定制化服務(wù)提供者，通過NLP和HCI技術(shù)增強交互體驗，使用戶能夠輕松享受LLM帶來的智能服務(wù)。

整合LLM能力：AI Agent作為平臺，能夠無縫整合LLM的文本生成、理解、推理等能力。通過Agent，用戶可以直接與LLM進(jìn)行交互，而無需深入了解LLM的復(fù)雜性和技術(shù)細(xì)節(jié)。
定制化服務(wù)：AI Agent可以根據(jù)不同用戶的需求和場景，定制化地利用LLM的能力。例如，在客戶服務(wù)領(lǐng)域，Agent可以根據(jù)用戶的查詢和問題，利用LLM生成準(zhǔn)確的回答和解決方案；在個性化推薦系統(tǒng)中，Agent可以分析用戶的偏好和行為，利用LLM生成定制化的推薦內(nèi)容。
增強交互體驗：AI Agent通過自然語言處理（NLP）和人機交互（HCI）技術(shù)，能夠提供更自然、流暢的交互體驗。用戶可以通過自然語言與Agent進(jìn)行對話，而Agent則能夠理解和回應(yīng)用戶的意圖和需求，從而增強用戶的滿意度和忠誠度。

階段三：Fine-tuning

什么是Fine-tuning？

Fine-Tuning是指使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集對預(yù)訓(xùn)練的大型語言模型進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練的過程。通過微調(diào)，模型可以學(xué)習(xí)到特定領(lǐng)域的知識和模式，從而在相關(guān)任務(wù)上表現(xiàn)更好。

在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，針對特定任務(wù)或數(shù)據(jù)領(lǐng)域，通過在新任務(wù)的小規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)集上進(jìn)一步訓(xùn)練和調(diào)整模型的部分或全部參數(shù)，使模型能夠更好地適應(yīng)新任務(wù)，提高在新任務(wù)上的性能。

為什么需要Fine-tuning？

盡管預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上學(xué)到了豐富的通用特征和先驗知識，但這些特征和知識可能并不完全適用于特定的目標(biāo)任務(wù)。

微調(diào)通過在新任務(wù)的少量標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)一步訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練模型，使模型能夠?qū)W習(xí)到與目標(biāo)任務(wù)相關(guān)的特定特征和規(guī)律，從而更好地適應(yīng)新任務(wù)。

階段四：Pre-training

什么是Pre-training？

預(yù)訓(xùn)練是語言模型學(xué)習(xí)的初始階段。在預(yù)訓(xùn)練期間，模型會接觸大量未標(biāo)記的文本數(shù)據(jù)，例如書籍、文章和網(wǎng)站。目標(biāo)是捕獲文本語料庫中存在的底層模式、結(jié)構(gòu)和語義知識。

預(yù)訓(xùn)練利用大量無標(biāo)簽或弱標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，通過某種算法模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個初步具備通用知識或能力的模型。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)：預(yù)訓(xùn)練通常是一個無監(jiān)督學(xué)習(xí)過程，模型在沒有明確指導(dǎo)或標(biāo)簽的情況下從未標(biāo)記的文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。
屏蔽語言建模：模型經(jīng)過訓(xùn)練可以預(yù)測句子中缺失或屏蔽的單詞、學(xué)習(xí)上下文關(guān)系并捕獲語言模式。
Transformer 架構(gòu)：預(yù)訓(xùn)練通常采用基于 Transformer 的架構(gòu)，該架構(gòu)擅長捕獲遠(yuǎn)程依賴關(guān)系和上下文信息。