LangChain的检索模块通过将文档加载、分割并向量化存储后，根据用户查询检索最相关的文本片段，最终将其作为上下文提供给大语言模型以生成精确的答案。

LangChain的检索模块通过将文档加载、分割并向量化存储后，根据用户查询检索最相关的文本片段，最终将其作为上下文提供给大语言模型以生成精确的答案。

函数调用的出现，正是为了给这个“大脑”装上“手脚”。它让大模型不再只是空想，而是学会了使用工具，可以行动，真正地融入并改变我们的现实世界。

回望历史，每次技术革命都会重塑职业，但从未消灭人类的价值。今天，我们站在类似的转折点上。与其说程序员在沦为“清道夫”，不如说我们在学习成为AI时代的“指挥家”——不必精通每件乐器，但需把握整体和谐。

上下文工程既是科学也是艺术。技术上，它涉及token管理、信息架构和对话状态维护；艺术上，它要求我们像与人交流一样，懂得如何铺垫、如何强调、如何收束。一句话总结：把之前说过的话，作为前置条件给到大模型，让大模型在后续的对话中把这个前置条件作为事件背景，这样大模型就能更好的理解你了！

AI正从概念走向落地，物流、金融、医疗等领域已开始用大模型解决实际问题。真的不必执着于自研大模型，而应专注应用创新。此外，AI正从感知理解向决策执行演进，推动具身智能发展。未来AI将更垂直、实用、高效，开发者需深耕行业需求，解决具体问题。

AI正从概念走向落地，物流、金融、医疗等领域已开始用大模型解决实际问题。真的不必执着于自研大模型，而应专注应用创新。此外，AI正从感知理解向决策执行演进，推动具身智能发展。未来AI将更垂直、实用、高效，开发者需深耕行业需求，解决具体问题。

AI正从概念走向落地，物流、金融、医疗等领域已开始用大模型解决实际问题。真的不必执着于自研大模型，而应专注应用创新。此外，AI正从感知理解向决策执行演进，推动具身智能发展。未来AI将更垂直、实用、高效，开发者需深耕行业需求，解决具体问题。

​Embedding就是大模型自己的语言，任何需要跟大模型沟通的文字、图像、视频都需要转换为大模型所能理解的语言：Embedding，它才能处理。处理完成后，它再翻译成人类能理解的文字、图像等。这也是大模型最强大的核心能力之一，多模态处理能力。

还记得第一次听说AI能写代码时，你是不是也偷偷担心过："完了，程序员要失业了"？但真正开始学习AI开发后，才发现一个惊人的真相：AI不是来抢我们工作的，是来帮我们摸鱼的，真香！ 毕竟，能让机器学习的，为什么要自己学呢？