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学生做网站怎么收费,app定制开发哪家公司强,安徽省人事考试网,营业执照注册网站简介 本文系统解析了大模型与智能体的本质区别#xff0c;指出智能体是系统级架构而非模型升级。文章详细分析了智能体的适用场景#xff08;多步骤推理、动态决策、工具调用#xff09;与局限性#xff08;高成本、不稳定、难调试#xff09;#xff0c;并提供了提升智…简介本文系统解析了大模型与智能体的本质区别指出智能体是系统级架构而非模型升级。文章详细分析了智能体的适用场景多步骤推理、动态决策、工具调用与局限性高成本、不稳定、难调试并提供了提升智能体能力的四大关键模型选择、提示词与记忆管理、工具体系设计和中间件优化。开发者应根据任务特征合理选择技术架构在合适场景下发挥智能体真正价值。前言随着大模型技术的迅速发展“智能体Agent”逐渐成为近两年讨论最热的概念之一。许多文章、工具框架、项目示例都在强调智能体能够规划任务、调用工具、维护状态是构建“AI 应用 2.0”不可或缺的核心能力。但与此同时我们也会产生一个更现实的问题我们真的需要智能体吗在实际开发中很多任务其实并不需要智能体而在另外一些复杂任务里如果我们仍然只依赖单次大模型调用则往往难以取得理想的结果。因此如何理解“大模型”和“智能体”的边界什么任务适合用智能体智能体相比大模型到底强在哪里又有哪些天然缺陷这些问题都是在构建 AI 系统前必须思考清楚的。更重要的是智能体并非一个“模型”而是一种系统级的工程化方法论。它由模型推理、提示词设计、工具体系、状态与记忆管理、中间件调控等多个部分共同构成。因此想要让智能体真正发挥作用仅仅“调用一个 create_agent()”是远远不够的我们还需要理解每个组成部分在智能体中的角色与重要性并掌握如何提升、优化、控制智能体的行为。因此本文的目的不是盲目推崇智能体而是希望带大家系统理解大模型和智能体分别是什么、有何关系什么情况下应该避免使用智能体什么任务天然适合智能体来执行为什么智能体会出现不稳定性、成本高、难调试如何让智能体变得更“聪明”、更稳定、可控如何利用模型、提示词、工具、中间件等组成部分系统提升智能体能力希望通过这篇文章你不仅能理解“智能体到底能做什么”更能理解“什么时候该用、怎么用才最正确”。真正强大的 AI 应用不是到处使用智能体而是能在最正确的场景下以恰当的方式发挥智能体的价值。我们真的需要智能体吗大模型 vs 智能体首先我们先来定义一下什么是智能体什么是大模型。1大模型大模型本质上是基于海量文本训练出来的概率模型能够根据输入生成最可能的文本、代码或结构化输出。当然我们能够根据需要为大模型添加一些基本的能力包括保存对话记录记忆、工具调用bind_tools以及结构化输出等。在 LangChain 里我们通常是通过设置好一个模型然后通过.invoke()的方式进行调用from langchain_community.chat_models import ChatTongyillm ChatTongyi( modelqwen-max, api_keyos.environ.get(DASHSCOPE_API_KEY))response llm.invoke(你好请介绍一下你自己)print(response.content)2智能体而智能体并不是一个模型而是在大模型能力的基础上开发的系统从而让大模型能“行动”的系统具备规划、调用工具、执行任务的能力。其核心能力包括能自己做决策Action Selection根据当前输入/环境决定下一步要做什么能使用工具Tool Calling比如能调用搜索 API、数据库等能维护状态Memory / State能够记住前面执行过的步骤在 langchain 里我们使用create_agent将这些能力组合起来然后也是通过.invoke()的方式对其进行调用from langchain.agents import create_agentagent create_agent(modelllm, toolstools, system_promptsystem_prompt, checkpointermemory) result1 agent.invoke({messages: [{role: user, content: I have 2 dogs, a border collie and a scottish terrier. What is their combined weight? Could you double it?}]}, config{configurable: {thread_id: user_1}})print(result1)并且在新版的 LangChain V1.0 中其内部为 Agent 配套了大量的辅助工具。其中最重要的就是中间件前面有两节内容专门提到过其能够让开发者可以在智能体执行的每一个关键阶段「前后挂钩」。比如在模型调用前处理输入、在工具调用后拦截输出从而真正实现可观测、可调试、可扩展的智能体执行流程。3核心差异那通过上面的对比其实我们可以看出智能体和大模型是相辅相成的。只不过智能体相比大模型而言多了一些自主性可以自主规划路径结合工具调用执行多步骤的任务。智能体不再是像大模型调用一样默认输入文本然后获取文本输出而是能够初始规划一个蓝图然后基于记忆以及工具调用返回的结果进一步更新蓝图并进行下一步的任务。当然假如工具调用出现了问题那智能体也能够有一定的纠错能力从而帮助我们顺利完成任务。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】智能体的缺陷那了解完基本的概念后我们会发现好像智能体好像是大模型的 plus 版本大模型能做的事情智能体也能做大模型做不了的事情智能体可能能够解决。那是不是我们所有使用大模型的地方都需要去使用智能体呢其实并不是这样的智能体由于有以下几点缺陷其并不能完全替代大模型的使用包括1成本更高更多模型调用智能体会根据任务需要不断地规划下一步调工具再次总结再计划继续调用整个过程往往是循环执行因此整体调用次数比单次大模型回答要高得多。在实际项目里可能会出现从一次 LLM 调用 → 十几次 LLM 调用。对于成本敏感、请求量大的服务而言这是一个必须提前考虑的因素。2不稳定性与不可预测性更强大模型本身就是一个概率模型再让它负责“规划决策操作”不可避免会产生工具调用顺序不一致同样的输入有时调用工具有时不调用某些情况下步骤会遗漏步骤过度规划overthinking尤其在复杂任务里由于 LLM 的随机性智能体往往会出现“意料之外的行为”。3调试难度更大相比一个普通的 chain智能体执行路径可能是这样的User → LLM (规划) → 工具1 → LLM (更新计划) → 工具2 → LLM → …如果你的任务本身就很复杂那么调试就会更麻烦哪一步出问题工具输入是不是 LLM 生成错了工具输出是不是让 LLM误解了计划这一步是否多余中间状态有没有污染这也是为什么 LangChain V1 专门增加了 Middleware、Checkpointer 等机制来提高可控性。但是这个问题仍然是非常复杂的。4对提示词工程更敏感智能体不像大模型调用那样“输入一句话就能跑”。智能体的系统提示词要负责规划策略工具调用规则错误处理状态更新安全边界提示词没写好很容易让智能体变得过度激进一步不动无限循环调错工具错误理解任务范围智能体的提示词属于“系统级提示词工程”比普通 prompt 要复杂得多也更难调。4性能开销较大每一次模型规划工具调用都意味着更多网络请求更多上下文传输更长的延迟latency更大的状态需要保存如果你正在构建一个需要实时响应的应用例如智能客服、智能助手延迟会明显增加。什么时候不需要智能体当我们理解了使用智能体时可能会存在的问题后那我们就可以思考一个问题虽然智能体的能力是很强但是什么时候我们应该避免使用智能体通常在以下几种场景下可能我们用大模型会更合适一些1当任务是“固定流程”时例如我们创建了一些固定的工作流PDF → 文本 → 清洗 → 入库RAG 检索 → 构造 prompt → 调用模型解析 JSON → 提取字段 → 入数据库固定的数据清洗 pipeline这些都属于可控性强、步骤明确的流程写成普通函数或链条就足够了。智能体的优势是“动态决策”但如果流程完全固定智能体反而是负担。相反假如一个流程具有可变性比如用智能客服来会回答用户问题时由于用户问的问题是千变万化的假如通过关键词来提取可能会出错所以此时通过智能体来对问题进行分析然后找到最合适的工具来解决问题才是最合适的。2当问题是单轮问答时假如我们的任务比较简单一问一答就能够完成比如翻译一段文本总结一份内容生成 SQL编写示例代码解释一个错误生成教学内容大模型直接调用更快、更便宜、更稳定。除非是有特殊的需要不然智能体会让简单问题“复杂化”。3当只需要一个工具时当我们的使用场景确实需要使用一个工具比如只有一个天气 API一个数据库查询一个 PDF 解析工具一个数学计算器此时完全可以让 LLM bind_tools 来自动调用工具不需要 create_agent。因为智能体的价值在于“工具组合”不是“工具包装”。4当输出要求高度可控且稳定时很多类型的任务比如评分、解析、分类、抽取等任务往往要求高一致性以及稳定性。而智能体的动态性会让输出更难控制也更难复现。这时使用流程设计清晰的工作流结合大模型调用会更加合适。什么时候需要智能体相反智能体的价值主要体现在“大模型无法独立完成的复杂任务”中——尤其是那些需要多步骤、动态决策、工具调用、状态维护的场景。当任务具备以下一个或多个特征时智能体的优势会明显体现出来。1任务不止一步需要多步骤推理与执行如果一个任务天然需要多个环节、多个阶段才能完成并且每一步的执行结果会影响下一步的决策那么智能体是非常合适的。典型例子“帮我抓取某个新闻网站的信息 → 过滤 → 生成摘要 → 输出为报告”“先识别用户上传的表格 → 然后补全缺失字段 → 再将其入库”“先搜索论文 → 再分类 → 再用不同策略总结”这些任务不适合硬写成固定流程因为步骤可能会根据数据而变化。2需要根据情况动态选择工具普通大模型是“不会用工具”的它只能根据训练语料生成文本智能体则能自主选择工具并根据工具的输出调整行为。如果任务需要天气查询 API数据库查询文件处理工具Web 搜索工具数学计算库代码执行沙箱等多个工具协作那么智能体会比“写死工具调用的流程”更灵活。特别是当用户的意图具有不确定性时用户可能要查天气也可能要查路线也可能要做分析也可能要写一段代码这类任务智能体优势极大。3用户输入无法提前预测需要即时策略规划如果用户的问题非常多变质量不稳定、内容跨度大大模型无法用一个固定 prompt 来处理。例如“帮我整理这个 Excel然后告诉我最应该优化哪一列”“我需要一个旅行计划但预算和时间你得先帮我算一下”“帮我找一下这个网站的问题在哪但要分步骤验证”智能体可以先分析指令决定是否需要搜索决定是否需要使用计算器决定是否需要清洗数据决定是否需要再次提问决定最终结果格式这是普通链路很难做到的。4任务需要“循环执行”直到达成某个目标有很多的任务需要不断的循环才能完成例如让 AI 持续爬取多个页面直到没有下一页为止让 AI 持续检查一个任务是否完成让 AI 自动调整参数直到模型拟合更好让 AI 反复优化代码直到通过测试这类场景需要“观察 → 决策 → 行动 → 再观察 → 再行动”的循环状态的增量更新工具调用的链式反馈这正是智能体的强项。总结通过上面的分析我们可以看到智能体并不是大模型的升级版而是一个“在特定场景下更有价值的系统级架构”。当任务具有多步骤、多工具、不确定性强、需要实时决策或需要维护状态等特征时智能体能够发挥巨大作用帮助我们构建更灵活、更强大的 AI 系统。但与此同时智能体也带来了更高的成本、更大的不确定性、更复杂的调试难度以及更高的提示词工程要求因此并不适合所有任务。在流程固定、目标明确、一问一答、单工具调用、高度可控的场景中使用普通的大模型调用往往更简单、更高效、更稳定。因此我们在开发时并不是要“无脑上智能体”而是要对任务特征进行判断若任务简单清晰 → 用 LLM / Chain 即可若任务复杂、动态、多工具、多状态 → 智能体才是最佳选择。换句话说智能体更像是一套扩展大模型能力的“执行框架”当问题本身需要“思考 决策 工具 状态”时它才能真正发挥价值。真正优秀的 AI 应用不是到处使用智能体而是能够在恰当的地方用恰当的方式解决问题。如何提升智能体的能力智能体的组成部分那假如一个任务我们分析出来说就是很适合智能体那下一个问题就是如何来提升智能体的能力呢其实答案就写在这张图里。影响 ReAct 类智能体最重要的就是管理智能体的输入、决定使用什么样的模型以及给予大模型的工具做得怎么样。另外在这张图以外还有一个很重要的因素就是如何让智能体能准确的记住过去的知识这个也是非常重要的内容。除此之外在智能体运行过程中进行一些优化和调整也是非常重要的这也是 LangChain 推出中间件的原因。如何能够让整个系统运行的更加稳定如何能够面对不同的使用场景这个中间件的配置和提升也是强化智能体能力的重点之一。那中间件其实不仅仅只是获取信息修改模型这么简单其实中间件更重要的价值是能够在基本的 ReAct 流程上添加部分的节点让其能更完善。比如 LangChain 团队提出的 Plan-and-Execute ReAct 框架就是如此在原本 ReAct 的基础上添加了任务列表的内容并在每一轮进行更新。这其实也是能够让智能体的能力变得更强。这个的实现可以通过一个内置中间件 TodoListMiddleware 完成。除此之外还有包括加入人工审核的机制等等。这个也是可以通过内置中间件 HumanInTheLoopMiddleware 来实现。因此在下面的内容中我们将对以上内容逐个进行讲解。模型智能体的核心仍然是大模型因此提升智能体能力的第一步就是选择更强的模型。例如在相同生态下Qwen-max 的综合能力通常要比 Qwen-2.5-72B 更强更大的模型往往拥有更扎实的推理能力、更准确的工具调用判断能力以及更稳定的多步骤规划能力从而让智能体在执行复杂任务时表现得更稳健。但在提升模型能力时我们不仅要关注模型的“总体水平”还要关注一些在测评中不一定被直接体现却对智能体表现至关重要的能力例如指令跟随能力Instruction Following决定模型是否能准确理解我们设计的系统提示词、工具使用规则和决策策略。结构化输出能力Structured Output影响模型是否能生成可解析的 JSON、函数参数以及工具所需的严格格式。推理逻辑能力Reasoning CoT直接决定智能体在多步骤任务、规划任务、循环任务中的稳定性与可靠性。这些能力往往不会体现在普通的基准测试中但在智能体执行工具调用、状态更新、规划执行等“真实任务”中却高度敏感。因此选择模型时不仅要看“模型本身是否强”更要看“模型是否适合承担智能体的角色”。提示词 记忆在智能体系统中提示词的重要性远高于普通的大模型调用。提示词其实主要分为三个部分过去的历史记录系统提示词规则化的信息用户提示词提问的问题用户提示词其实基本没得变因为用户提问的内容就是一句话除非是太长的提问可以通过用大模型进行总结提取。但是过去的历史记录和系统提示词还是可以有很多的优化空间。1动态调整系统提示词比如说对于系统提示词而言不同阶段需要模型采用不同的行为策略。因此一个“固定不变的 system prompt”往往不足以支撑智能体的复杂判断。那在 LangChain 里也有一个专门的中间件类型dynamic_prompt去帮助我们设计逻辑动态调整系统提示词的内容。我们可以根据不同的步骤、不同的工具调用结果、不同的任务类型、不同的场景动态的调整系统提示词从而使得在系统运行过程中能找到最优的提示词提升智能体的能力。这种“提示词随着执行上下文实时变化”的能力使得智能体能够更可靠地处理复杂任务也让其具备更强的策略灵活性。2管理上下文与记忆除了动态调整提示词外智能体的决策高度依赖上下文因此记忆机制Memory / Checkpointer是另一个能力提升关键点。但记忆不是“把所有内容都塞给模型”过多的上下文反而会降低模型判断能力还会拖慢推理和增加成本。要提升智能体能力就需要解决两个核心问题如何管理上下文context management如何在众多历史信息中选出对当前步骤最有价值的片段relevant memory retrieval实践中常用的策略包括使用摘要记忆或按规则记忆剪裁压缩冗余历史使用检索式记忆将记忆都存放到向量数据库中然后基于向量相似度挑选最相关片段针对工具调用历史构建结构化“执行日志”提供给模型更清晰的输入根据步骤不同提供不同类别的记忆如决策阶段 → 提供任务目标、约束条件、前置步骤工具调用阶段 → 提供最近一次的工具输出反思阶段 → 提供执行错误和校验信息良好的上下文管理策略可以确保模型“只看到最有用的内容”从而做出更准确、更稳定的判断。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】工具在智能体的整体能力体系中工具Tools是最关键的组成部分之一。一个智能体能完成什么任务很大程度取决于它能调用哪些工具、如何调用工具、以及工具体系是否设计得合理。但在实践中我们经常会误以为“智能体做不好任务是因为工具不够多。”实际上这是一个非常常见的误区。工具数量并不是第一影响因素。真正决定智能体能力的是工具体系的规划、拆分方式、描述方式与鲁棒性。下面我们从四个角度系统讲解如何构建一个高质量、高可控的工具体系。1工具数量不等于工具能力合理规划比堆叠更重要很多开发者在设计智能体时喜欢“越多工具越好”认为只要把所有能力挂上去智能体自然就会变强。然而事实恰恰相反工具越多模型需要判断的选项越多工具描述越多LLM 的决策负担越大工具越杂乱智能体越容易产生误判、误调用因此大而全的工具体系反而会降低智能体的成功率。真正重要的是**根据任务结构规划一个清晰、有边界、低干扰的工具体系。**例如与数据处理无关的工具不要出现在文本智能体里与地图相关的工具不应该提供给金融分析代理与系统操作相关的工具应集中在专用的子智能体中工具的规划本质上是系统设计而不是参数堆叠。而这种做法最高级的体现就是多智能体的系统具体做法是将复杂任务拆分成多个子任务每个子任务对应一个“子智能体”每个子智能体只接收它需要的那部分工具总控智能体Supervisor负责指派任务、协调流程这样做的好处是工具体系被自然“按任务”拆分每个子智能体更聚焦、更准确工具选择空间更小LLM 决策更容易子智能体之间可以协作从而解决更复杂的任务这种方式不仅提升可控性还能让整体架构更清晰、更容易扩展。2工具生态的拓展让智能体“能够做更多事”在合理规划工具体系的基础上引入更多专业工具能够显著提升智能体的能力边界。目前常见的扩展方向包括RAG Agent增强信息检索与知识库能力SQL Agent增强数据库查询、结构化数据分析能力**Code Agent**让大模型自己来写代码运行从而自己创建工具自己来使用MCP 工具Model Context Protocol接入外部应用的标准方式特别是 MCP魔搭社区 MCP 广场、高德地图、支付宝等让智能体能够接入真实世界的 API 与本地系统大幅增强可执行能力。不过需要注意的是工具扩展应该基于任务需求而不是为了“看起来强”而盲目堆叠。3工具粒度设计拆大工具 vs 拆小工具另一个影响智能体成功率的关键点是工具的“粒度”。工具太大不灵活LLM 无法组合工具太小调用太频繁浪费 token增加复杂度在大多数场景里更推荐采用中等粒度 可组合的小工具体系。例如不要提供一个“数据分析 可视化 写文件”的大工具而应该拆分成parse_dataanalyze_datagenerate_plotsave_to_file这样 LLM 可以按需组合工具从而发挥智能体的真正价值。4工具描述决定智能体的“工具调用正确率”工具描述Tool Description是智能体调用工具准确度的关键因素。糟糕的工具描述会导致工具选错参数构造错误反复调用失败甚至无限循环因此必须避免模糊描述例如“用于查询天气”而应该写成清晰、可执行的格式“查询指定城市的实时天气。参数 city 必须为中文字符串返回 JSON 格式包含 temperature、humidity、wind 三个字段。”好的工具描述应该具备明确输入格式明确输出格式明确限制与错误条件示例如果需要清晰的工具描述就是 LLM 的“使用手册”越清晰越好。5工具设计的鲁棒性必须能处理各种情况一个优秀的工具不仅要“能正常工作”还必须具备以下特性输入规范化自动纠错或给出友好提示输出可解析结构化 JSON 或固定格式错误格式统一不要随机 print统一 error schema尽量不抛异常抛异常会直接中断智能体流程保证工具无论成功或失败都可预测因为智能体依赖工具反馈来决策如果工具输出不可控会让模型误解结果继而做出错误判断。6小结简而言之优秀的工具体系 清晰的结构 合理的粒度 高质量的描述 稳定的输出 适配任务的生态扩展。这样的工具系统才能真正让智能体更稳定、更智能、更强大。中间件MiddlewareLangChain V1 中间件机制的出现是为了让智能体具备可控、可调试、可扩展的执行流程。中间件能够在智能体的关键环节如模型调用前/后、工具调用前/后、结果输出前插入自定义逻辑让我们无需修改智能体的主流程就能轻松扩展其能力。在众多内置中间件中最常用来提升智能体能力就是规划类中间件Plan-and-Execute / Todo List和 **人工介入类中间件Human-in-the-Loop。**下面就来分别进行说明。1Plan-and-Execute ReAct在智能体中规划能力指的是将复杂任务拆解成更小的子任务并按顺序或循环执行直到任务完成。简单来说一个具备规划能力的智能体会按照以下流程工作用户请求用户提出一个自然语言任务。任务规划智能体将任务拆解成多个小步骤子任务。任务执行每个步骤由智能体或子智能体依次完成。结果更新将执行结果写入当前状态。判断后续如果所有任务完成 → 输出最终结果如果未完成 → 重新规划下一步。循环执行不断 Reason思考 Act行动直到完成所有步骤。这种规划能力让智能体能够处理多步骤任务而不仅仅是“回答问题”。在 LangChain 中不需要自己写复杂的规划提示词或实现任务拆解逻辑只需要使用内置的TodoListMiddleware就能让智能体自动具备“任务规划 任务跟踪”的能力。这个中间件会自动给智能体注入一个“写入待办事项”的工具write_todos自动引导模型拆任务、规划步骤在执行过程中持续更新 todo 列表显示任务进度非常适合教学与调试示例代码如下from langchain.agents import create_agentfrom langchain.agents.middleware import TodoListMiddlewareagent create_agent( modelgpt-4o, tools[read_file, write_file, run_tests], middleware[TodoListMiddleware()],)这个中间键有两个参数可以自定义系统提示词和工具描述例如system_prompt: 控制智能体如何使用待办列表tool_description: 自定义写待办事项工具的描述但一般情况下默认提示词已经足够好用不需要额外进行调整了。这样我们就能够让模型具有一定的规划能力能更好的根据任务的列表完成任务避免跑偏的情况发生。2Human in the Loop除了自动规划外LangChain 还提供了“人工把关”的能力。在某些有风险、不可逆、影响系统安全的操作中我们不希望模型完全自动调用工具而是希望人类可以“审批”某些工具调用人类可以“修改”模型准备执行的操作人类能够在关键步骤确认、拒绝或调整输入工具执行前可以暂停等待人工确认例如修改文件内容删除数据调用数据库写操作执行 shell 命令进行财务指令、转账等敏感操作在这些场景中通过 Human-in-the-Loop 中间件我们可以插入人工审批流程确保安全性。该中间件典型工作流程如下智能体准备调用某个危险工具中间件拦截该调用展示“工具名 参数 目的”人类决定允许、拒绝、修改智能体继续执行或重新规划这类中间件可以有效避免“模型误调用危险工具”的风险是企业级智能体系统中非常重要的安全保护机制。总结智能体并不是大模型的替代品而是一种在复杂任务中扩展大模型能力的系统化工程方法。它依托大模型的推理能力同时结合工具、记忆、规划、中间件等机制使得 AI 能够从“仅能回答”真正走向“能够行动”。但智能体并不是万能的——更高的成本、更复杂的调试、更强的随机性和更重的提示词工程都决定了智能体不适用于所有场景。因此在构建 AI 应用时关键不是盲目使用智能体而是要判断任务本身的特征如果流程固定、目标明确、结构简单那么使用普通的大模型调用更加高效反之当任务具有多步骤、多工具协作、不确定性强或需要持续循环决策时智能体的价值才能充分体现。提升智能体能力的核心在于四个方面模型决定整体推理质量提示词与记忆决定智能体能否准确理解任务并保持稳定上下文工具体系决定智能体能完成什么任务、能走多远中间件决定系统能否可控、可调试、可扩展。当我们将这些要素系统整合智能体才能真正成为一个“高可控、高可靠、高执行力”的整体而不仅仅是一个模型包装器。归根到底智能体是“在合适的问题中被正确使用”时才真正强大。真正优秀的 AI 系统不是为了使用智能体而使用智能体而是能够在正确的场景中用最恰当的方法解决问题——这也是未来 AI 应用从“模型时代”走向“系统时代”的关键所在。读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 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