【大模型】学习路线
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🎯 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！
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