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关于大型语言模型（LLM）核心术语的技术研究报告，结合专业定义与通俗类比，按逻辑模块分类呈现，汇总为大语言模型（LLM）专业术语

大语言模型（LLMs）已从技术突破走向产业规模化落地。2025年，全球LLMs进入“模型即服务”（MaaS）时代，参数量级突破万亿级，多模态能力、智能体协作、专业化细分成为主流趋势。

1 项目概述与技术背景 开源地址：https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx sherpa-onnx是一个基于下一代Kaldi和ONNX运行时的开源语音处理框架，由K2

对 LangGraph 开源项目的深度分析报告，结合技术本质、多语言集成痛点、未来演进逻辑及商业化潜力，融入行业洞察与原创推演，力求提供更具战略价值的评估框架

提示词长度与模型性能需动态平衡，长提示词可提升准确率，但超过300词后收益递减，且计算成本激增。优化策略包括分层提示架构和关键信息强化，多数任务最佳长度为120-300词

Dify是一款开源大语言模型应用开发平台，采用BaaS与LLMOps融合架构，降低AI应用开发门槛。其1.4.3版本强化了稳定性与体验，修复结构化输出问题，支持Gemini多模态处理，并优化安全机制

本文系统分析了大语言模型（LLM）与外部工具交互的两大核心技术范式：Function Calling（函数调用）和ReAct（推理-行动框架）。