本文针对Java程序员如何转型大模型技术提供了实用指南。作者强调Java工程师不应抛弃现有技术，而应将Java工程能力与大模型结合，因为AI应用落地才是未来趋势。文章建议从了解大模型应用场景开始，逐步学习API调用、LangChain框架、私有化部署和Prompt工程等实用技能，而非一开始就钻研复杂算法。通过实际案例证明，具备后端开发背景的工程师在模型服务封装、微框架落地等方面具有天然优势，只要发

Transformer作为大语言模型的基石架构，通过自注意力机制解决了RNN无法并行计算和长期依赖问题。它由编码器和解码器组成，编码器理解输入，解码器生成输出。核心组件包括词嵌入、位置编码、多头注意力和前馈神经网络等。编码器捕获全局依赖，解码器通过带掩码的自注意力和编码器-解码器注意力生成输出，高效处理序列数据，推动AI技术革命。Transformer是奠定现代人工智能（尤其是大语言模型,例如:

本文是一份大模型(LLMs)技术面试题全面总结，从基础概念到进阶应用，涵盖主流开源模型体系、模型架构、微调方法、分布式训练策略以及LangChain框架等内容。针对大模型岗位面试需求，详细解析了prefix LM与causal LM区别、涌现能力、模型幻觉处理等核心概念，并介绍了参数高效微调、推理优化等实用技术，为开发者提供了系统化的大模型学习路径。大模型应该是目前当之无愧的最有影响力的AI技术，

LLMFriSPG的形式化定义如下：：表示LLMFriSPG中所有类型的集合。涵盖了实体类型（EntityType）、事件类型（EventType）类以及所有与LPG（带标签的属性图，Labeled Property Graph）语法声明兼容的预定义属性。：表示所有的实体类型（如Person、Organization等）和事件类型类，以及所有预定义的属性。这些类型定义了可以存在于知识图谱中的不同种

本文综述大型语言模型(LLMs)在复杂问题求解中的能力与局限性，重点分析多步推理、领域知识整合和结果验证三大挑战。探讨思维链推理、知识增强和验证机制等关键技术，并剖析LLMs在软件工程、数学推理、数据科学和科学研究等领域的应用难点，为开发者和研究人员提供系统性参考与未来方向指引。复杂问题求解一直是推动人类在众多领域取得进步的核心动力。随着人工智能的发展，大型语言模型（LLMs）已成为强大的工具，能

LLM：支持哪些模型？接口封装是否方便？Tools：内置了哪些工具？扩展性如何？：提示词模板如何设计？解析器怎么做？Memory：是否提供不同类型的记忆机制？：调试和容错机制是否完善？抓住这六大核心组件，你就抓住了 Agent 的“七寸”。不管是用现成框架，还是自己搭建，都能少走弯路。

最终选择应基于团队的技术能力、项目需求复杂度和长期维护考虑。对于初创企业和个人开发者，Coze和n8n的零代码特性可以快速验证想法；对于企业级应用，Dify和LangChain提供了更好的扩展性和稳定性；对于科研项目，AutoGen和CrewAI则提供了更灵活的协作机制。随着AI技术的不断进步，智能体框架也将继续演进，未来可能会出现更多专注于特定领域的垂直框架。开发者应密切关注这些框架的最新动态，

维度传统RAG检索方式单次、静态多轮、动态优化推理能力单跳，依赖人工设计多跳，自主分解任务上下文管理固定拼接动态筛选与精炼错误处理无自检机制结果验证与修正适用场景简单问答、文档摘要复杂推理、实时交互、工具调用演进本质：Agentic RAG将RAG从“管道流程”升级为“自主决策系统”，更贴近人类问题解决模式。策略核心逻辑优势局限性Fixed-size固定长度切割高效、通用语义断裂风险Semanti

本文详细介绍了大模型技术栈，包括大语言模型、检索增强生成、函数调用、智能体、知识库、向量数据库和知识图谱等关键技术。这些技术共同构建了AI大模型应用的基础架构，通过赋予大模型推理、检索、行动和知识整合能力，推动实现通用人工智能(AGI)。文章对各项技术的原理、应用和相互关系进行了全面剖析，为企业级AI应用提供了架构设计和实践指导。我们要把，因此调用 AI 大模型，相当于调用一个人，把 AI 大模型

开始介绍之前, 我们先了解一下什么是框架?xx框架-IT人经常听到的名词。但是又有多少人知道框架的意思?框架（framework）是一个框子:指其约束性，也是一个架子——指其支撑性。是一个基本概念上的结构，用于去解决或者处理复杂的问题。在IT软件领域，软件框架（software framework）的标准定义：通常指的是为了实现某个业界标准或完成特定基本任务的软件组件规范，也指为了实现某个软件组件