12345678910111213141516@ComponentpublicclassUserTools@Tool(description = "根据用户ID查询用户信息")publicUser// 实际项目中这里查数据库returnnewUser(userId,"张三"@Tool(description = "获取当前时间")publicString()returnrecordUser{}

文章探讨了AI编程对程序员职业的颠覆性影响。AI正成为最高级编程语言，未来90%-99%的代码将由AI生成，程序员角色将从代码编写者转型为AI指挥官和问题定义者。AI将降低编程门槛，激发更多需求，催生新职业。人类真正的价值在于提出好问题、验证答案，以及定义"好"的标准。未来，编程将成为表达思想的自然媒介，每个人都可以通过AI实现个性化软件。又到一年高考季，因为这几年一直在研究大模型，有好几个家长朋

这一讲主要介绍现在。

PageIndex 并不是要否定向量 RAG。但它清楚地提醒了一件事：当我们处理的文档足够长、足够专业时，RAG 的瓶颈往往不在 embedding，而在模型是否真正理解了文档的结构和逻辑脉络。如果你正在折腾专业文档分析、金融或合规类 RAG，这个项目，非常值得你认真看一眼。项目地址：https://github.com/VectifyAI/PageIndex。

他们的路径很接地气，也适合大多数人。首先，别一上来就想着看深度学习,Transformer论文精读这种硬核的东西。就像学Java的时候，你不会先学JVM源码，而是搭个Spring Boot Hello World再说。大模型这边也一样，建议你先搞清楚这几个问题：大模型到底是干嘛的？ChatGPT、

原则 1：LLM 是大脑，工具是手脚LLM 不直接操作系统，通过结构化的 Tool Use 间接操作。所有操作可审计、可拦截、可回滚。原则 2：流式处理优先不等完整响应，增量解析 + 实时渲染。用户体验接近实时对话。原则 3：安全是架构级关注点权限不是事后补丁，而是从工具定义到用户确认的完整链路。原则 4：Context Window 是稀缺资源所有设计都围绕「如何在有限窗口内塞入最有价值的信息」

低效提示“写一份市场报告。高效提示“你是一位拥有10年经验的市场研究分析师，擅长撰写半导体行业报告。请使用波特五力模型分析AI芯片市场竞争格局，包含具体数据和案例。角色提示模板你是\[角色名称\]，拥有\[X年经验\]，擅长\[核心技能\]。在\[领域/场景\]中，你以\[独特风格/方法\]著称。当处理\[任务类型\]时，你会优先考虑\[关键因素1\]、\[关键因素2\]，并确保输出包含\[必要元

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广义上讲，大小模型协同是指在一个系统中，大型语言模型与小型语言模型协同工作、优势互补的机制。这一范式可细分为多个研究方向，包括：流水线协同、并行协同、条件触发推理、知识蒸馏等（Wang, Zhang, & Hu, 2024；例如，流水线协同是一种串行执行模式，其中一个模型的输出作为另一个模型的输入（Wang et al., 2024）。通常 SLM 负责前置处理或生成候选结果，再由 LLM 进行复

好了，今天文章的信息量已经足够大了，这里就不赘述了，希望文章对大家有用，后续内容我们会在记忆系统、ReAct框架与一个完整案例做展开，敬请期待…