Skills的出现，解决了一个根本问题：如何让 AI 不仅懂理论，还能上手实操。它通过结构化封装专业知识和操作流程，让 AI 从“纸上谈兵”变成“实战高手”。对开发者来说，最大的好处是：可控、可复用、可迭代。

“这个AI根本不好用，给出的回答都是泛泛而谈！”“为什么同一个问题，别人能获得高质量答案，而我只能得到平庸的结果？”如果你曾有过这样的困惑，问题可能不在于AI的能力，而在于你与它对话的方式。今天，我们就来揭开提示词工程的神秘面纱，掌握与AI高效沟通的秘诀。

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。

大模型并不拥有人类意义上的、带有主观体验的理解力。但它拥有一种强大的、基于统计和概率的“功能性理解”能力。

简单来说，Dify是一个开源的大模型应用开发平台，它旨在将 AI 应用开发从“手工作坊”升级为“标准化流水线”。通过直观的可视化界面，Dify 融合了 Backend-as-a-Service (BaaS) 和 LLMOps 理念，让你能快速构建生产级的生成式AI应用。

理解GPU的重要性，不仅仅是理解一项硬件技术，更是理解我们这个时代AI如何从理论走向实践、从实验室走向千家万户的关键路径。在可见的未来，GPU仍将是AI进步的核心驱动力之一。但我们也期待，更多元、更高效、更普惠的算力选择不断出现，推动人工智能技术走向更广阔的世界。

LangChain的出现，正是为了系统性地解决这些问题。 它不是一个简单的API包装器，而是一个完整的框架（就像Java里面的Spring Boot、Spring Cloud框架），旨在帮助开发者构建由LLM驱动的、端到端的应用程序。

Token就是大模型用来理解和生成文本的“基本积木块”。它不完全等于汉字或英文单词，而是根据算法拆分出的子词单元。Token的数量直接决定了模型的计算成本、记忆能力和响应限制。

在这个信息爆炸的时代，我们每个人都有大量私人数据——工作文档、邮件往来、学习笔记、研究报告等等……如何让这些沉睡的数据变得更智能，让AI真正为我们所用？今天介绍的工具LlamaIndex，正是连接大型语言模型与你私人数据的桥梁，帮你打造专属的知识库助手。

现在，我们的AI已经具备了很强的单次任务处理能力。但在真实的人机交互中，我们期望的不仅仅是"一问一答"，而是连续的、有上下文的对话，是能够记住历史、理解语境的智能体验。