Ya-Jun 的博客

LangChain 是一个开源库，旨在为大模型提供一个统一的接口和工具链，使其更易于开发、部署和维护。它支持多种大模型，如 GPT-3、BERT 等，并提供了一系列功能，包括数据处理、模型训练、推理和部署等。

MCP协议（Model Context Protocol）是由Anthropic推出的开源协议，旨在为大型语言模型与外部数据源、工具及服务提供标准化连接方式，解决传统集成方案碎片化的问题。MCP主机：如Claude Desktop或IDE工具。客户端：协议连接器。服务器：轻量级程序。本地或远程资源：如数据库、API等。通过统一协议，MCP实现了模型与数据源的安全双向交互。Function Calling是一种允许语言模型直接调用外部函数的技术。

什么是大模型微调？定义：在预训练大模型（已学习通用知识）的基础上，用少量领域数据调整模型参数，使其适配特定任务（如文本分类、问答、生成等）。类比：类似于让一个“博学多才”的学生（预训练模型）通过短期专项训练（微调），快速掌握某领域的专业技能（如医学诊断、法律文书写作）。大模型微调是连接通用能力与垂直场景的桥梁。掌握其原理与方法，需从理论（迁移学习、优化算法）到实践（数据工程、PEFT技术）层层深入。通过合理选择PEFT方法（如LoRA适配多任务、BitFit应对低资源），可显著提升效率。

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是自然语言处理（NLP）领域的一项突破性技术，通过结合“检索”与“生成”两大能力，显著提升了模型在知识密集型任务中的表现。

提示词工程（Prompt Engineering）是人工智能领域中一个新兴且重要的分支，它主要关注如何设计和优化提示词（Prompt），以引导AI模型生成更准确、更高质量的输出。提示词工程的核心在于通过精心设计的提示词，使AI模型能够更好地理解和执行用户的意图，从而提高生成内容的质量和相关性。提示词工程的应用范围广泛，从自然语言处理（NLP）到图像生成，再到语音识别等多个领域。在自然语言处理中，提示词工程可以帮助生成更连贯、更符合上下文的文本；在图像生成中，它可以指导模型生成更精确、更符合用户需求的图像。

AI技术的发展为软件工程师带来了新的挑战，但同时也提供了巨大的机遇。通过持续学习、提升软技能、积累项目经验以及掌握AI技术，软件工程师可以在变革中突破自我，提升自身价值，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。让我们拥抱变化，迎接未来的挑战！