简介

本文全面解析了大语言模型(LLM)与AGI的核心概念及技术特点，详细介绍了提示词、RAG、智能体等关键技术，并展示了智泊AI的实战培训课程。该课程从机器学习基础到大模型开发，通过真实项目实训培养AI全栈人才，助力应届生和转型者快速掌握AI技术，成为企业急需的大模型开发专家。

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大语言模型=全能的语言转换专家

大语言模型(LLM)如同一位全能的语言转换专家，通过海量文本数据的训练，它能够产出自然流畅的表达，并精准把握语义内涵。

这类模型在文本分类、智能问答及人机交互等领域发挥着重要作用。随着技术迭代，大语言模型的智能化程度持续提升，可胜任更为复杂的语言处理任务。

AGI（通用人工智能）‌ = 具备广泛适应性的智能综合体

作为人工智能演进的终极形态，AGI致力于模拟人类的多维度认知能力，可自主应对各类复杂场景与多样化任务。其核心特质体现为：‌跨领域知识迁移‌、‌复杂逻辑推演‌、‌动态环境学习‌及‌元认知能力‌。

区别于当前主流的‌窄人工智能（ANI，Artificial Narrow Intelligence）‌——这类系统仅能在预设领域（如语音交互、视觉分析或规则博弈）实现局部优化.

AGI通过‌通用问题求解框架‌突破任务边界，无需针对单一场景定制算法。例如，ANI虽可精准识别图像内容，却无法将视觉理解能力延伸至文本创作或科学推理等关联领域。

AGI的关键特征包括:

1.自主学习‌：AGI可通过经验积累实现持续性能优化。

2‌.跨领域能力‌：AGI的适应性使其能解决多领域问题，而非局限于特定范围。

‌3.理解复杂概念‌：AGI具备解析抽象概念、隐喻及复杂逻辑的能力。

‌4.自我意识‌：尽管学术争议存在，部分研究推测AGI或可能形成自我意识与反思机制。

提示词=提示线索

Prompt技术就像是给万能翻译官提供提示线索。当我们给出一个有效的提示，翻译官就能发挥出最佳性能。这种互动方式简单直接，无需复杂操作，就像人与人对话一样自然。

知识库=图书馆

对企业来说，知识库就像一个巨大的图书馆，存储着特定行业的深度知识。通过RAG和微调技术，这个图书馆可以转变为“行业专家”，满足企业的具体需求。

其技术架构分两部分:

1.离线的知识数据向量化，包括加载数据/知识库、拆分文本、Embedding向量化处理，最后将向量化的数据块存储于VectorDB，以便于搜索。

2.在线的知识检索返回。使用检索器从存储中检索与用户输入相关的Chunk。结合问题和检索到的知识提示词，利用大语言模型生成答案。

RAG=知识百科+万能翻译官

RAG技术就像是把知识百科与万能翻译官结合起来。当我们需要答案时，翻译官不仅依赖自己的知识，还会从百科中检索相关信息，这样生成的答案更准确、全面。

智能体(Agent)=机器人管家

智能体就像一个机器人管家，能够理解你的指令并执行任务。

智能体具备自主行动和复杂决策的能力。

Agent智能体=大语言模型的推理能力+使用工具行动的能力。

函数调用=呼叫专家

大模型实现函数调用，就像呼叫不同领域的专家。模型首先理解我们的需求(意图)，然后判断需要调用哪个专家(函数)，专家给出专业的建议(结果)，再由模型加工后提供给我们。

知识图谱=思维导图

知识图谱就像一个巨大的思维导图，通过语义关系连接不同实体(如人、地点、组织等)，帮助我们理解知识之间的关系，提高搜索的准确性，为用户提供精准的搜索结果。

向量数据库=高效书架

向量数据库就像是图书馆里的高效书架，专门存储和查询文本的向量化表示，处理非结构化数据，为AI大模型和智能体提供强有力的数据支持。

AI大模型从0到精通全套学习大礼包

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

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02.AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

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03.学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

04.大模型面试题目详解

05.这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

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