一.大模型概述

大模型（Large Language Model, LLM）是一种基于深度学习的人工智能模型，通常指参数量达到百亿、千亿级别的神经网络。它通过在海量文本、图像、音视频等数据上进行预训练，学习到了丰富的知识和模式，从而具备理解、生成、推理和交互等强大能力。

用深度学习训练得到的网络叫做深度神经网络，神经网络相当一个函数，也可以当作人的大脑。

二.预训练大模型实现三步走

1.学会说话

在大模型开发里，“学会说话” 通常指的是让模型具备自然语言理解和生成能力，这是大模型落地的第一步，也是最直观的能力体现。

2.理解意图

** 理解意图（Intent Understanding）** 是指大模型在接收到用户的自然语言输入后，不仅对文本进行语义解析，还能进一步识别出用户的核心目标、潜在需求、任务类型以及相关约束条件，从而为后续生成精准、有效的响应或执行相应动作提供依据的能力。

3.反馈择优

反馈择优，是指模型根据用户的反馈、评价或真实效果，从多个候选结果中选择最优、最符合需求的答案，并不断优化后续输出的过程。

三.认识聊天机器人

1.概念

聊天机器人是一种通过自然语言与用户进行交互的智能程序，基于大模型或规则引擎，实现自动理解、响应和服务。

2.应用

应用场景

• 智能客服
• 智能助手（日程、查询、工具）
• 教育辅导、答疑
• 医疗问诊、健康咨询
• 企业内部问答、知识库
• 智能家居、车载语音交互
• 娱乐陪伴、内容生

3.学习目标

4.流程

我们首先将开源大模型通过Ollma/Langchain托管到后端，然后做出前端页面展示给用户端，即可实现聊天机器人