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本文将详细介绍 Meta 的 Llama 3.1 405B 模型、其工作机制以及这个模型的应用场景，在文章的后半部分，文章还会介绍 Llama 3.1 系列的其他模型以及对比大小模型的优势和劣势。

从零开始构建一个应用可以让我们快速理解应用的各个部分，这个方法其实非常适用于 RAG。本文将带你从零开始来构建一个 RAG 系统。

从手动编写提示语，到直接对 LLM 进行编程，这个方案就是 DSPy，这是一个开源的 Python 框架，它可以让我们使用模块化和声明式编程来构建 AI 应用，而不是依赖于一次又一次向 AI 提问。

本文将介绍 GraphRAG 的结构和功能，以及 GraphRAG 相对于传统 RAG 的优势。同时，本文还将探索 GraphRAG 在各个行业和研究领域的潜在应用以及讨论开发和实施GraphRAG。

RAG 是一个旨在提高 LLM 性能的框架。短短三年内，RAG 在企业领域的 LLM 应用中取得了显著的增长。本文将对 RAG 技术进行进一步的探索，同时会介绍几种更进阶的 RAG 技术。

本文将介绍一个详细全面的提示语管理框架，包括详细和简化的生命周期，以有效管理 AI 提示语库。适用于企业和个人用户。

在本文中，我将继续为你介绍剩下的 8 种提示模式，希望在阅读完本文之后，能够让你对这 16 种提示模式有一个全面的认知。

我将为你介绍 6 种提示模式类型，以及 16 种提示模式，让你的提示语编写技能更上一层楼！我将拆分为两篇文章为你介绍这 16 种提示模式，本文将会先介绍前 8 种提示模式。

本文全面探讨了有关于 AI Agents 的一切，包括其相关概念、优势、工作机制、类型以及现实案例等，希望能够帮助读者对 AI Agents 形成清晰的认知。