可以从一个简单的角度去理解Docker平台的功能，Docker单词释义为码头工人、容器，码头工人的工作就是将货物装载到集装箱里，Docker就像是码头工人，也是将货物打包装载到集装箱里，只不过货物变成了"应用程序及其运行所需的依赖(如库文件、配置、运行时环境等)”，要装载的集装箱变成了"标准化的容器”。这是一个对所有用户开放的平台，任何人都可以从中拉取大量预构建的、公开可用的镜像，也可以将自己创建

提示技术是一个方法论，它是人工智能领域的一项辅助技术，它通过设计提示词，可以帮助智能体更好的理解用户的意图和想法，高效的调用智能体已有的知识和推理能力，从而输出更准确的答案，避免因需求理解偏差导致的答非所问或输出质量不足。，形成“角色约束+场景需求”的完整指令，驱动模型生成针对性输出。简单来说，智能体交互机制范畴更大，虽然智能体交互机制通常包含提示技术的应用，但二者并非“包含与被包含”的绝对从属关

提示技术是一个方法论，它是人工智能领域的一项辅助技术，它通过设计提示词，可以帮助智能体更好的理解用户的意图和想法，高效的调用智能体已有的知识和推理能力，从而输出更准确的答案，避免因需求理解偏差导致的答非所问或输出质量不足。，形成“角色约束+场景需求”的完整指令，驱动模型生成针对性输出。简单来说，智能体交互机制范畴更大，虽然智能体交互机制通常包含提示技术的应用，但二者并非“包含与被包含”的绝对从属关

提示技术是一个方法论，它是人工智能领域的一项辅助技术，它通过设计提示词，可以帮助智能体更好的理解用户的意图和想法，高效的调用智能体已有的知识和推理能力，从而输出更准确的答案，避免因需求理解偏差导致的答非所问或输出质量不足。，形成“角色约束+场景需求”的完整指令，驱动模型生成针对性输出。简单来说，智能体交互机制范畴更大，虽然智能体交互机制通常包含提示技术的应用，但二者并非“包含与被包含”的绝对从属关

简单来讲，模型会按照分词器（Tokenizer）的拆分逻辑将语言文字分段，将文本转化为Token序列，并为每个Token分配一个唯一的ID，这些ID会被映射为高维向量，模型基于这些向量来理解文本的语义，并进行后续的计算和生成等操作。Token英文释义为令牌、标志、词元(自然语言)等，自然语言中，具备含义的最小文字单元为词元，在大语言模型中，模型能够识别出来的文字组块就是Token，Token本质是

简单来讲，模型会按照分词器（Tokenizer）的拆分逻辑将语言文字分段，将文本转化为Token序列，并为每个Token分配一个唯一的ID，这些ID会被映射为高维向量，模型基于这些向量来理解文本的语义，并进行后续的计算和生成等操作。Token英文释义为令牌、标志、词元(自然语言)等，自然语言中，具备含义的最小文字单元为词元，在大语言模型中，模型能够识别出来的文字组块就是Token，Token本质是