伴随而来的是一堆高频词汇：大模型（Large Model）、LLM（Large Language Model）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning，虽然你没问，但它太重要了，我们也会提一下）、还有最新的智能体（Agent）……但当前语境下讨论的“AI Agent”，特别是“基于大模型的Agent”，则拥有前所未有的强大能力，因为它们的“大脑”是强大的

伴随而来的是一堆高频词汇：大模型（Large Model）、LLM（Large Language Model）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning，虽然你没问，但它太重要了，我们也会提一下）、还有最新的智能体（Agent）……但当前语境下讨论的“AI Agent”，特别是“基于大模型的Agent”，则拥有前所未有的强大能力，因为它们的“大脑”是强大的

数据分析的最终目的不是生成漂亮的图表或复杂的模型，而是支持实际的业务决策和行动。这意味着需要将前面各个阶段的零散分析结果整合成为一份逻辑清晰、结论明确、建议可行的完整报告。传统上，撰写这样一份报告可能需要数小时甚至数天的时间，还需要反复打磨语言表达和逻辑结构。而大模型能够在短短几分钟内，将所有分析素材结构化地组织成一份专业的决策支持文档。首先，将前面五个阶段产出的所有关键内容整理到一起，包括数据整

这些智能体能够像人类一样，结合已有的结构化知识（KG）和强大的语言与泛化能力（LLM），在复杂环境中进行规划、决策和行动。为代表的KG增强LLM模式正在迅速落地于搜索引擎、智能客服、企业知识库等领域，解决LLM的“幻觉”和知识更新问题。：如何利用KG高效、精准地更新LLM内部的知识，同时避免“涟漪效应”（修改一处知识影响其他相关知识的正确性）。：利用KG对LLM的内部知识进行探测（Probing）

RAG（Retrieval Augmented Generation, 检索增强生成）是一种技术框架，其核心在于当 LLM 面对解答问题或创作文本任务时，首先会在大规模文档库中搜索并筛选出与任务紧密相关的素材，继而依据这些素材精准指导后续的回答生成或文本构造过程，旨在通过此种方式提升模型输出的准确性和可靠性。RAG 技术架构图介绍：富文本 主要存储于 txt 文件中，因为排版比较整洁，所以获取方式

模型开发：分为AI开发态和AI运行态，AI开发态，目的是针对问题场景得到一个有效的原型模型，该过程包括从数据准备到模型训练评估多个任务，通过流水线驱动。通俗的讲，AI工程化是一系列方法、工具和实践的集合，确保AI模型的高效交付，具备鲁棒性、安全性、可解释性，并持续为用户创造价值。AI工程化是一个实现AI模型运营化的领域，通过集成数据流水线、模型流水线和开发流水线，实现AI的持续交付，达到商业价值的

当任务足够复杂时，AI 不只是需要工具，也不只是需要指令——它需要一个完整的认知模型，Skill 包含了 Prompt 的所有指令，但以更高的认知层次组织起来。

今天给大家分享一份热乎的大模型应用开发面经，希望能够帮到近期冲击大模型秋招的同学。

大家的显卡都比较吃紧，LoRA家族越来越壮大，基于LoRA出现了各种各样的改进，最近比较火的一个改进版是dora，听大家反馈口碑也不错。

当任务足够复杂时，AI 不只是需要工具，也不只是需要指令——它需要一个完整的认知模型，Skill 包含了 Prompt 的所有指令，但以更高的认知层次组织起来。