本文系统介绍大模型核心术语，涵盖基础概念(大语言模型、参数、Token等)、模型架构(Transformer、BERT、GPT等)、训练方法(预训练、微调、RLHF等)及特性(涌现、幻觉、思维链等)。通过清晰解释这些术语，帮助读者理解大模型工作原理和应用场景，为掌握AI技术打下坚实基础，适合初学者和程序员参考学习。

本文对比了传统知识库与AI知识库的核心差异，详细解析了RAG（检索增强生成）技术的工作原理：内容切块、向量化转换、语义匹配。AI知识库能直接理解问题并提炼答案，而传统知识库仅提供关键词匹配的文件。文章强调良好的文档整理（标签、命名）能显著提升RAG效果，让AI知识库成为真正的"智能助手"，而非简单的文件堆砌。

本文探讨了从RAG到KAG的大模型技术演进，分析了传统RAG在垂直领域应用的局限性，提出了KAG框架如何通过整合知识库与结构化推理解决检索不精准、逻辑不稳定等问题。文章详细介绍了KAG的知识索引构建、分层知识表示及逻辑符号引导的推理框架，以及KAG-Thinker如何实现从外部依赖到内化推理的创新路径，为提升大模型在垂直领域的精准性和可靠性提供了技术路线。

本文全面介绍大语言模型(LLM)的基础概念、技术架构和应用实践。从核心特点、发展历程入手，深入解析Transformer架构的编码器、解码器和自注意力机制等核心技术，详述内容创作、智能客服等应用场景，并提供模型选型指南、RAG技术和术语解释，帮助读者全面掌握LLM知识，为AI智能体时代做好准备。

文章介绍了投机解码这一提升大模型推理速度的关键技术。采用Draft-then-Verify范式，由草稿模型生成多个token，目标模型并行验证。详细讨论了两种草稿模型设计（独立和自草稿生成）的优缺点，以及贪婪解码和投机采样验证规则如何平衡输出质量和效率。最后指出当前面临的主要挑战是平衡草稿生成效率与准确性，以及将投机解码整合到多模态等先进技术中。

文章详细解析了LLaMA模型架构的核心变革，包括：从post-norm到pre-norm的归一化方式转变，从LayerNorm到RMSNorm的优化，从ReLU到SwiGLU的激活函数升级，以及从Sinusoidal到RoPE的位置编码改进。这些变化提高了模型训练稳定性和性能，为LLaMA系列及其衍生模型（如千问Qwen）奠定了基础，成为大模型架构的重要参考范式。

文章介绍了AI Agent的五大核心架构层：认知与推理层(思考与决策)、语言与理解层(沟通基础)、自动化与执行层(行动能力)、记忆与知识层(数据存储)和协作与环境层(社会互动)。这些架构共同构成了AI Agent的"大脑"和"四肢"，使其能自主思考、规划、行动和协作。掌握这些架构有助于开发者从"会用"AI升级到"会造"AI，构建真正的自主智能系统。

文章深入解析了RAG技术的两大核心技术：文本嵌入和重排序。文本嵌入将文本转化为向量，实现语义理解；重排序优化检索结果，提高相关性。文章详解了它们的原理、算法、应用场景及挑战，展示了这些技术如何提升大模型回答的准确性和实用性，是RAG系统性能的关键所在。

本文探讨了Context Engineering在大模型开发中的重要性，将其比作LLM操作系统的用户程序开发工程。与早期预测不同，Prompt Engineering不仅未弱化，反而发展为更全面的Context Engineering，包括构建和管理上下文窗口的科学与艺术。文章分析了Context不当处理导致的问题，详细介绍了其内容类型和处理分类，并提出了面向LLM的工程方法论。Context E

Transformer是谷歌2017年提出的模型，已成为现代大语言模型的基石。它由编码器和解码器组成，核心是自注意力机制和多头注意力，能够高效捕捉长距离依赖。位置编码解决了序列顺序问题，残差连接和层归一化提升了训练稳定性。解码器的掩码多头注意力确保了自回归生成的因果性。这些设计使Transformer能够高效并行处理信息，成为当前大模型时代的技术基础。