一文彻底搞懂大模型 - LLM四阶段技术

在探讨大模型(LLM)的四阶段技术时,我们可以从Prompt Engineering(提示工程)、AI Agent(人工智能代理)、Fine-tuning(微调)以及Pre-training(预训练)这四个关键阶段来详细阐述,这四个阶段技术层层递进。

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阶段一:Prompt Engineering

什么是Prompt Engineering?Prompt Engineering,即提示工程,是指设计和优化输入给大型语言模型(LLM)的文本提示(Prompt)的过程。这些提示旨在引导LLM生成符合期望的、高质量的输出。
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Prompt Engineering的核心要素在于通过明确的指示、相关的上下文、具体的例子以及准确的输入来精心设计提示,从而引导大语言模型生成符合预期的高质量输出。

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为什么需要Prompt Engineering?通过不断优化prompt,我们可以建立更加清晰、有效的沟通渠道,充分发挥LLM在语言理解和生成方面的优势。

提升沟通技巧,挖掘LLM潜力。大语言模型(LLM)本身已具备极高的性能与复杂性,但还有很大潜力需要挖掘。Prompt如同钥匙一般,能够精确引导模型生成特定需求的输出。

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阶段二:AI Agent

什么是AI Agent?大模型Agent是一种构建于大型语言模型(LLM)之上的智能体,它具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。img
Agent是能够模拟独立思考过程,灵活调用各类工具,逐步达成预设目标。在技术架构上,Agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构,旨在通过感知、思考与行动的紧密结合,完成复杂任务。
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Agent关键技术-LLM:在Agent技术中,大语言模型(LLM)作为核心计算引擎,不仅限于文本生成,还能够进行对话、完成任务、推理,并展示一定程度的自主行为。
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Agent关键技术-Function Calling:Function Calling在智能助手和自动化流程中的应用场景中,LLM通过调用外部API或预设函数来集成多样化服务与复杂操作,以满足用户请求并自动化执行流程。img

  • 在构建智能助手时,LLM可能需要根据用户的请求调用外部服务(如天气查询API、数据库查询等),并将结果整合到其响应中。
  • 在自动化流程中,LLM可以通过调用预设的函数来执行一系列复杂的操作,如数据处理、文件生成等。

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Agent关键技术-RAG:通过引入RAG,LLM Agent能够在需要时查询外部知识库,如专业数据库、学术论文、行业报告等,从而增强其知识广度和深度。
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为什么需要AI Agent?AI Agent作为LLM能力的整合者与定制化服务提供者,通过NLP和HCI技术增强交互体验,使用户能够轻松享受LLM带来的智能服务。

  1. 整合LLM能力:AI Agent作为平台,能够无缝整合LLM的文本生成、理解、推理等能力。通过Agent,用户可以直接与LLM进行交互,而无需深入了解LLM的复杂性和技术细节。
  2. 定制化服务:AI Agent可以根据不同用户的需求和场景,定制化地利用LLM的能力。例如,在客户服务领域,Agent可以根据用户的查询和问题,利用LLM生成准确的回答和解决方案;在个性化推荐系统中,Agent可以分析用户的偏好和行为,利用LLM生成定制化的推荐内容。
  3. 增强交互体验:AI Agent通过自然语言处理(NLP)和人机交互(HCI)技术,能够提供更自然、流畅的交互体验。用户可以通过自然语言与Agent进行对话,而Agent则能够理解和回应用户的意图和需求,从而增强用户的满意度和忠诚度。

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阶段三:Fine-tuning

什么是Fine-tuning?Fine-Tuning是指使用特定领域的数据集对预训练的大型语言模型进行进一步训练的过程。通过微调,模型可以学习到特定领域的知识和模式,从而在相关任务上表现更好

在预训练模型的基础上,针对特定任务或数据领域,通过在新任务的小规模标注数据集上进一步训练和调整模型的部分或全部参数,使模型能够更好地适应新任务,提高在新任务上的性能。
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为什么需要Fine-tuning?尽管预训练模型已经在大规模数据集上学到了丰富的通用特征和先验知识,但这些特征和知识可能并不完全适用于特定的目标任务。img
微调通过在新任务的少量标注数据上进一步训练预训练模型,使模型能够学习到与目标任务相关的特定特征和规律,从而更好地适应新任务。
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阶段四:Pre-training

什么是Pre-training?预训练是语言模型学习的初始阶段。在预训练期间,模型会接触大量未标记的文本数据,例如书籍、文章和网站。目标是捕获文本语料库中存在的底层模式、结构和语义知识。

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预训练利用大量无标签或弱标签的数据,通过某种算法模型进行训练,得到一个初步具备通用知识或能力的模型。

  1. 无监督学习: 预训练通常是一个无监督学习过程,模型在没有明确指导或标签的情况下从未标记的文本数据中学习。
  2. 屏蔽语言建模:模型经过训练可以预测句子中缺失或屏蔽的单词、学习上下文关系并捕获语言模式。
    3.Transformer 架构 :预训练通常采用基于 Transformer 的架构,该架构擅长捕获远程依赖关系和上下文信息。

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为什么需要Pre-training :预训练是为了让模型在见到特定任务数据之前,先通过学习大量通用数据来捕获广泛有用的特征,从而提升模型在目标任务上的表现和泛化能力。

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预训练技术通过从大规模未标记数据中学习通用特征和先验知识,减少对标记数据的依赖,加速并优化在有限数据集上的模型训练。
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那么,如何系统的去学习大模型LLM?

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师,我经常会收到一些评论和私信,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?我自学没有方向怎么办?这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!这些问题啊,也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点,给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢,我就曾放空大脑,以一个大模型小白的角度去重新解析它,采用基础知识和实战项目相结合的教学方式,历时3个月,终于完成了这样的课程,让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套大模型资料呢,会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
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👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程,带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念,用最易懂的方式带你入门大模型。
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👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇,你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署,学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合,学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
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👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目(已脱敏),比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等,从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
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👉④.福利篇👈

最后呢,会给大家一个小福利,课程视频中的所有素材,有搭建AI开发环境资料包,还有学习计划表,几十上百G素材、电子书和课件等等,只要你能想到的素材,我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费
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<think>我们被要求解释Langchain Chain、Langchain Agent和LangGraph之间的区别。根据引用内容,我们可以这样分析: 1. **Langchain Chain**:是LangChain中的基本构建块,用于将多个组件(如模型、提示、其他链)连接起来形成线性工作流。它按照预定义的顺序执行任务,适合确定性任务(如RAG流程)。引用[3]提到Router Chain是Chain的一种,用于根据输入将任务路由到不同的子链[^3]。 2. **Langchain Agent**:代理(Agent)是更高级的抽象,能够根据输入动态决定调用哪些工具(如搜索、计算、API等)。它通过循环的“思考-行动”过程处理复杂任务,但成本不可预测(引用[2])[^2]。Agent适合需要动态决策的场景。 3. **LangGraph**:是LangChain生态系统中的新成员,专注于构建有状态的、基于图的执行流程。它允许节点之间有任意连接,支持循环、分支和并行处理。引用[1]强调LangGraph完全集成到LangChain生态中,可利用LangSmith进行观测[^1]。引用[2]指出LangGraph在处理复杂状态(如多轮对话)时更灵活[^2]。 ### 核心区别总结: | **特性** | **LangChain Chain** | **LangChain Agent** | **LangGraph** | |------------------------|----------------------------|----------------------------|----------------------------| | **架构** | 线性顺序执行 | 代理循环(思考-行动) | 有状态图(节点+边) | | **决策能力** | 固定流程 | 动态选择工具 | 支持循环、分支、并行 | | **适用场景** | 确定性任务(如RAG) | 需要动态工具调用的任务 | 复杂状态管理(如多轮对话) | | **状态管理** | 无状态(每次执行独立) | 有状态(通过记忆机制) | 内置状态管理 | | **与LangChain集成** | 核心组件 | 核心组件 | 完全集成(LangSmith等)[^1]| | **复杂度** | 低(简单链)到中(组合链) | 中到高(依赖工具调用) | 高(需设计图结构) | ### 详细说明: 1. **LangChain Chain**: - 设计思想:通过组合预定义组件(如LLM调用、数据检索)形成**线性流程**。例如,一个典型的RAG链包括:检索文档 → 生成提示 → 调用LLM → 输出结果。 - 优势:执行高效、成本可控。 - 局限:缺乏灵活性,无法根据中间结果动态调整流程。 - 典型应用:引用[3]中的Router Chain,它根据输入将任务分配给不同的子链(如“数学问题”路由到数学链,“历史问题”路由到历史链)[^3]。 2. **LangChain Agent**: - 设计思想:代理通过**ReAct模式**(Reasoning and Acting)循环执行:解析输入 → 选择工具 → 执行工具 → 分析结果 → 决定下一步[^2]。 - 优势:动态适应复杂场景(如多工具协作)。 - 局限:工具调用次数不可预测,可能增加延迟和成本。 - 示例:用户查询“特斯拉老板的年龄”,代理可能先搜索“特斯拉老板是谁”,再搜索“埃隆·马斯克的年龄”。 3. **LangGraph**: - 设计思想:将工作流建模为**有向图**,节点代表操作(如调用LLM、工具),边定义状态流转逻辑。支持循环(如持续对话直到满足条件)和分支(如错误重试)[^1][^2]。 - 优势:处理**长期运行、有状态的任务**(如客服机器人)。 - 关键特性:状态(State)在节点间传递,可存储中间结果。 - 集成优势:无缝使用LangChain工具和LangSmith监控。 ### 何时选择? - **用Chain**:任务流程固定且无需动态决策(如文档摘要、翻译)。 - **用Agent**:需要动态调用外部工具(如实时搜索、API集成)。 - **用LangGraph**:任务涉及复杂状态流转(如多轮审批、游戏AI)或需要并行/重试逻辑[^2]。 ### 代码示例对比 #### LangChain Chain(线性RAG流程): ```python from langchain.chains import RetrievalQA from langchain_community.vectorstores import Chroma # 固定流程:检索 → 生成 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=ChatOpenAI(), retriever=Chroma.from_texts(["特斯拉老板是埃隆·马斯克"]).as_retriever() ) result = qa_chain.invoke("特斯拉老板是谁?") # 输出固定答案 ``` #### LangChain Agent(动态工具调用): ```python from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent # 代理决定何时调用搜索工具 agent = create_openai_tools_agent(ChatOpenAI(), [TavilySearchTools()]) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools) result = agent_executor.invoke("特斯拉老板的年龄?") # 可能调用两次搜索工具 ``` #### LangGraph(有状态对话): ```python from langgraph.graph import StateGraph # 定义状态和节点 class AgentState(TypedDict): input: str history: list[str] def llm_node(state: AgentState): return {"response": ChatOpenAI().invoke(state["input"])} # 构建图 → 支持循环 graph = StateGraph(AgentState) graph.add_node("llm", llm_node) graph.add_edge("llm", END) # 可添加条件分支 app = graph.compile() ``` --- ### 总结 - **Chain**:线性管道,高效处理确定性任务。 - **Agent**:动态代理,灵活调用工具解决开放性问题。 - **LangGraph**:图引擎,管理复杂状态和流程(如循环对话)[^1][^2]。 --- §§相关问题§§ 1. 如何根据任务复杂度选择Chain、Agent或LangGraph? 2. LangGraph在哪些场景下比传统Agent更有优势? 3. 如何将现有的LangChain Chain迁移到LangGraph? [^1]: Autogen 和 LangGraph 之间的另一个关键区别是 LangGraph 完全集成到 LangChain 生态系统中... [^2]: 一文彻底搞懂LangChain 和 LangGraph该怎么选?何时选?... [^3]: 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十五章(LangChain与Chain组件)Router Chain详解...</think>### LangChain Chain、LangChain Agent 与 LangGraph 的区别详解 以下是三者的核心区别对比,基于引用内容整理: | **特性** | **LangChain Chain** | **LangChain Agent** | **LangGraph** | |-------------------------|----------------------------------------|----------------------------------------|----------------------------------------| | **架构核心** | 线性执行流程 | 动态工具调用循环 | 有状态图结构(节点+边) | | **决策机制** | 预定义顺序执行 | 基于LLM的实时工具选择 | 支持循环/分支/并行处理[^2] | | **状态管理** | 无状态(每次执行独立) | 有限状态(通过记忆机制) | 内置状态管理(跨节点传递) | | **适用场景** | 确定性任务(如RAG)[^3] | 动态工具调用(如搜索/计算) | 复杂工作流(如多轮对话/审批) | | **错误处理** | 简单异常捕获 | 有限重试逻辑 | 内置重试和错误路由[^2] | | **与LangChain集成** | 核心组件 | 核心组件 | 完全集成生态(含LangSmith)[^1] | | **典型组件** | `SequentialChain`, `RouterChain`[^3] | `ReAct Agent`, `OpenAI Functions` | 状态图(StateGraph) | --- ### 详细解析 #### 1. **LangChain Chain:线性执行引擎** - **设计思想**:通过预定义组件(LLM、工具、提示模板)构建**确定性工作流** - **核心特征**: - 固定执行顺序:`输入 → 组件A → 组件B → 输出` - 支持条件路由:如`RouterChain`根据输入选择子链[^3] - 适用场景: ```python # 示例:顺序链(文档摘要 → 翻译) chain = SequentialChain( chains=[summary_chain, translate_chain], input_variables=["document"] ) ``` - **局限**:无法动态调整流程,缺乏复杂状态管理 #### 2. **LangChain Agent:动态决策代理** - **设计思想**:基于LLM的**思考-行动循环**(ReAct模式) - **核心特征**: - 动态工具选择:根据输入实时调用工具(搜索/API/计算) - 记忆机制:维护短期对话历史 - 执行流程: ```mermaid graph LR A[用户输入] --> B{LLM决策} B -->|选择工具| C[工具执行] C --> D{是否完成?} D -->|否| B D -->|是| E[输出结果] ``` - **优势**:处理开放性问题(如“特斯拉老板的年龄?”需先查身份再查年龄) - **局限**:复杂状态处理困难,循环逻辑实现复杂[^2] #### 3. **LangGraph:图工作流引擎** - **设计思想**:**有向图结构**管理状态流转 - **核心突破**: - 节点(Node):执行单元(LLM/工具/条件判断) - 边(Edge):定义状态转移逻辑 - 状态(State):跨节点传递数据 - **关键能力**: - 循环处理:`聊天机器人`持续对话直到满足退出条件 - 并行执行:同时调用多个API - 错误重试:自动路由失败任务[^2] - **代码示例**: ```python from langgraph.graph import StateGraph class AgentState(TypedDict): user_query: str search_results: list # 构建图 graph = StateGraph(AgentState) graph.add_node("search", search_tool) graph.add_node("llm", llm_processor) graph.add_edge("search", "llm") # 搜索完成后转LLM处理 graph.set_entry_point("search") ``` --- ### 何时选择? | **场景** | **推荐方案** | **原因** | |---------------------------|---------------------|---------------------------------------| | 固定流程(如文档处理) | Chain | 高效且成本可控 | | 需动态工具调用 | Agent | 实时决策能力强大 | | 多轮对话/复杂审批流 | LangGraph | 状态管理和循环支持完善[^2] | | 需要LangSmith监控 | LangGraph | 深度集成可观测性工具[^1] | > 关键洞察:LangGraph不是替代Chain/Agent,而是**扩展**——它可封装Chain和Agent作为节点,构建更复杂的工作流[^2]。 --- ### 典型应用案例 1. **Chain**: - RAG流水线:`检索 → 生成 → 格式化输出`[^3] - 分类路由:`RouterChain`将数学问题/历史问题分发给专用链 2. **Agent**: - 实时数据分析:调用搜索引擎 + 计算工具 + 图表生成API - 客服机器人:根据问题类型选择知识库/订单系统工具 3. **LangGraph**: - 保险理赔系统: ``` 用户提交 → 文件审核 → (通过)支付 | (失败)转人工 → 通知用户 ``` - 多角色协作:销售Agent、技术Agent、审批Agent通过状态图协同[^2] ---
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