Agent学习

如果说 LLM 是 AGI 时代的计算核心，Prompt 是我们与 AI 沟通的桥梁，RAG 是为 AI 装备的外挂知识库，那么 AI Agent（自主智能体）就是将这些能力转化为实际生产力的集大成者

本篇文章主要讲解的是RAG的概念，以及落地相关的知识 没有读过之前的文章的小伙伴可以去了解一下之前的AI学习相关文章 《从前端到 Agent》系列｜01：LLM 核心原理与推理计算 《从前端到 Age

我们已经对LLM（大语言模型)有了基础的认知，从这一篇开始，我们将逐步从概念转向具体应用，再到实践落地。今天，我们正式进入提示词工程（Prompt Engineering）的学习

本文为 AI 学习笔记，系统讲解 LLM 大语言模型原理。先阐释其本质为基于 Transformer 的概率预测模型，再拆解文本生成四步骤、自注意力与编解码器核心机制，梳理预训练、SFT、奖励建模