AI：大模型技術

Prompt

Prompt（提示）是一種在人工智能領域，特別是在自然語言處理和聊天機器人中常用的技術。它是一種輸入，用于激發人工智能模型生成相應的輸出。在聊天機器人中，用戶輸入的問題或請求就是提示，而聊天機器人則根據這些提示來生成相應的回復。

例如，當用戶向聊天機器人提問“今天的天氣如何？”時，這個問題就是一個提示。聊天機器人會根據這個提示，查詢相關的天氣信息，并生成一個回答：“今天天氣晴朗，氣溫在15到28攝氏度之間。”在這個過程中，提示起到了引導和激發聊天機器人生成回答的作用。

在自然語言處理中，提示也可以用于激發生成式模型生成文本。例如，在文本生成任務中，研究人員可以給定一個主題或情境作為提示，然后讓生成式模型根據這個提示生成相應的文本。通過這種方式，研究人員可以更好地控制生成式模型的輸出，使其更符合預期的結果。

總之，Prompt（提示）是一種在人工智能領域常用的技術，它用于激發人工智能模型生成相應的輸出。在聊天機器人和自然語言處理等應用中，通過使用提示，可以更好地控制模型的輸出，提高其性能和效果。

Agent + Function Calling

Agent + Function Calling 是一種編程范式，其中"Agent"是一個可以在某個環境下自主行動以實現某些目標的實體，而"Function Calling"是編程中的一種基本操作，用于調用函數以執行特定的任務。

在這種范式中，Agent 通過調用函數來實現其目標。這些函數可以是 Agent 自身的內部函數，也可以是外部庫或模塊中的函數。通過這種方式，Agent 可以根據其所處的環境和接收到的輸入來決定采取何種行動。

這種編程范式在許多領域都有應用，例如在游戲開發、機器人技術、自動化和人工智能等領域。通過使用 Agent + Function Calling，開發人員可以創建出具有高度自主性和靈活性的實體，這些實體可以在復雜的環境中自主行動，以實現其目標。

Plugins和GPTs

Plugins（插件）和GPTs（生成式預訓練模型）是兩種不同的技術，但在實際應用中可以相互結合，共同發揮作用。

Plugins（插件）是一種軟件組件，它可以為一個已有的軟件應用程序增加新的功能或擴展其原有功能。插件通常由第三方開發，可以用來實現各種特定的功能，如數據分析、圖像處理、自然語言處理等。插件的使用可以大大增強軟件應用程序的功能，提高其靈活性和可擴展性。

GPTs（生成式預訓練模型）是一種人工智能技術，它通過大規模的無監督預訓練和有監督微調，可以學習和理解自然語言中的語法、語義和上下文信息，從而實現各種自然語言處理任務，如文本生成、機器翻譯、情感分析等。GPTs的出現極大地推動了自然語言處理領域的發展，為許多實際應用提供了強大的技術支持。

在實際應用中，Plugins和GPTs可以相互結合，實現更強大的功能。例如，在自然語言處理領域，可以通過插件的方式將GPTs模型集成到各種軟件應用程序中，為其提供強大的自然語言處理能力。同時，GPTs模型也可以通過插件的方式，擴展其原有的功能，實現更復雜的應用場景。

AI編程技術

AI編程技術是指利用人工智能（AI）方法和算法進行軟件開發和編程的技術。AI編程技術可以大大提高編程的效率和質量，幫助程序員更快速地完成開發任務，同時提高軟件的性能和可維護性。

以下是一些常見的AI編程技術：

代碼生成：利用AI技術自動生成代碼，可以減少人工編寫代碼的工作量，降低錯誤率和提高代碼質量。例如，通過使用生成式預訓練模型（如GPTs）可以根據自然語言描述自動生成代碼。
代碼補全：在程序員編寫代碼時，AI技術可以自動補全代碼，提供代碼建議和優化，從而提高編程效率。例如，一些IDE插件和代碼編輯器利用AI技術實現代碼補全功能。
代碼審查：AI技術可以用于自動審查代碼，檢測代碼中的潛在問題和錯誤，并提供修復建議。這有助于提高代碼質量和降低軟件維護成本。例如，一些靜態代碼分析工具使用AI技術進行代碼審查。
智能編程助手：AI技術可以用于構建智能編程助手，幫助程序員解答疑問、提供編程知識和調試建議。例如，一些聊天機器人可以利用AI技術為程序員提供實時的編程幫助。
自動化測試：AI技術可以用于自動化測試，編寫測試用例并執行，從而提高軟件質量和降低測試成本。例如，一些測試工具利用AI技術實現自動化測試。
軟件優化：AI技術可以用于軟件優化，自動調整和優化軟件的架構、設計和性能。例如，一些AI驅動的性能優化工具可以根據軟件的運行情況自動調整系統參數，提高性能。
機器翻譯：AI技術可以用于機器翻譯，自動將一種編程語言翻譯成另一種編程語言。這可以幫助程序員更輕松地理解和修改代碼，提高編程效率。例如，一些在線翻譯工具利用AI技術實現編程語言的翻譯。
代碼糾錯：AI技術可以用于自動識別和糾正代碼中的錯誤，從而提高代碼質量和降低維護成本。例如，一些代碼糾錯工具利用AI技術識別代碼中的錯誤并提供修復建議。

總之，AI編程技術可以在多個方面提高編程的效率和質量，幫助程序員更快速地完成開發任務，同時提高軟件的性能和可維護性。隨著AI技術的不斷發展和應用，未來AI編程技術將在軟件開發領域發揮越來越重要的作用。

RAG和Embeddings

RAG（Retrieval-Augmented Generation）和Embeddings是兩種不同的技術，但它們在自然語言處理和人工智能領域中有相互關聯的應用。

RAG是一種基于檢索增強生成的方法，它結合了檢索（Retrieval）和生成（Generation）兩個階段的優點。在RAG中，首先使用檢索階段從大量文本數據中找到與輸入相關的信息，然后使用生成階段將這些信息整合和轉換成所需的輸出。通過這種方式，RAG可以更有效地利用已有的知識信息，提高生成結果的準確性和質量。

Embeddings是一種將離散的、高維的數據映射到低維連續向量空間的技術。在自然語言處理領域中，embeddings通常用于將單詞、短語或句子等語言單位映射為低維稠密向量。這樣的向量可以捕獲語義信息，使我們能夠對它們執行數學運算，例如計算向量之間的余弦相似度來衡量它們在語義上的相似性。

RAG和Embeddings之間有密切的關系。在RAG中，檢索階段通常使用Embeddings來表示文本數據，這樣可以更好地捕獲文本的語義信息，提高檢索的準確性。同時，在生成階段，也可以使用Embeddings來表示生成的文本，從而提高生成結果的質量。

總之，RAG和Embeddings在自然語言處理和人工智能領域中都有重要的應用，它們可以相互結合，共同發揮作用，提高模型的性能和效果。

Assistants API

Assistants API 是 OpenAI 提供的一種工具，它允許開發者在自己的應用程序中構建 AI 助手。助手具有指令，并可以利用模型、工具和知識來響應用戶的查詢。目前，Assistants API 支持三種類型的工具：代碼解釋器（Code Interpreter）、檢索（Retrieval）和函數調用（Function Calling）。

通過 Assistants API，開發者可以創建具有自定義指令和選擇的模型的助手。當用戶開始對話時，創建一個線程，將消息添加至線程中，然后在線程上運行助手以觸發響應。這一過程會自動調用相關工具。

Assistants API 可以在各種場景中發揮作用，例如在應用程序中構建個人數學導師、代碼解釋器、信息檢索和函數調用等功能。在未來，OpenAI 計劃發布更多由 OpenAI 構建的 tools，并允許開發者在其平臺上提供自己的工具。

開發者可以使用 OpenAI 官方提供的 Python 和 Node.js SDK 來調用 Assistants API。

Semantic Kernel

Semantic Kernel 是一個計算機科學和人工智能領域術語，涉及知識表示和語義計算。Semantic Kernel 的概念主要用于描述在知識表示和語義計算中用于處理語義關系和語義內容的抽象表示方法。

Semantic Kernel 可以被看作是一種語義核心，用于存儲、組織和管理知識表示中的語義信息。它通常包括一組用于表示實體、屬性、關系和約束的符號表示方法，以及一組用于處理這些符號表示的方法和算法。

Semantic Kernel 的設計旨在提高知識表示和語義計算的效率和準確性，以便更好地支持人工智能和語義 Web 等應用場景。通過使用 Semantic Kernel，開發人員可以更輕松地構建和部署知識表示和語義計算的應用程序，同時提高這些應用程序的性能和可擴展性。

總之，Semantic Kernel 是一個用于處理語義關系和語義內容的抽象表示方法，它在知識表示和語義計算領域中起著關鍵的作用。

LangChain

LangChain 是一個用于在應用程序中使用大型語言模型（LLM）的編程框架。它旨在簡化開發人員使用 LLM 的過程，并使其更易于構建和部署基于自然語言處理的應用程序。LangChain 支持 Python、TypeScript 和多種 JavaScript 環境，如 Node.js、瀏覽器、Cloudflare Workers、Vercel/Next.js、Deno 和 Supabase Edge Functions。

LangChain 最初是一個開源項目，由 Harrison Chase 創建。隨著在 GitHub 上獲得大量關注，該項目迅速轉變為一家初創公司。Harrison Chase曾是哈佛大學的學生，如今已成為硅谷一家熱門初創公司的 CEO。

LangChain 的主要應用是在 LLM（尤其是 ChatGPT）之上構建基于聊天的應用程序。它提供了其他功能來增強聊天體驗，例如流式傳輸，即逐個返回 LLM 輸出的單詞，而不是一次返回所有內容。然而，LangChain 也指出，其他類型的接口也在迅速發展，未來可能會有比聊天應用更好的體驗。

總之，LangChain 是一個用于簡化 LLM 應用程序開發的編程框架，目前主要應用于構建基于聊天的應用程序。隨著 AI 技術的發展，LangChain 有望在未來支持更多類型的接口和場景。

模型微調

模型微調是指使用較小的數據集對預訓練模型進行精細調整，以適應特定任務或應用場景的過程。通常，首先對大規模的預訓練模型進行訓練，然后在小規模的標注數據集上進行微調，以提高模型的性能。

OpenAI 的 LoRA 技術也被用于降低模型微調的成本。這是一種在大模型基礎上增加的可拆卸插件，可以有效地降低多方面的算力挑戰，如訓練時間長、占用大量高性能內存資源等。微軟的研究人員提出的 LoRA 技術可以降低這些挑戰，提高模型的性能。

模型微調在 AI 大模型領域中被廣泛應用。iMedical AIGC項目，一個由東華軟件開發的醫院大腦V2.0產品，就正在進行大模型微調與測試驗證階段。此外，OpenAI 發布的 GPT-4 Turbo 也進行了模型微調，進一步提升了模型的性能。目前，各大手機廠商也在努力將 AI 大模型微調到手機端，以提升手機的智能化程度。