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提示词工程（Prompt Engineering）
提示词工程是什么？
提示词工程（Prompt Engineering）是通过精心设计输入给大语言模型（LLM）的文本指令（即“提示词”） ，引导模型生成更准确、相关和符合需求内容的技术。它相当于与 AI“对话的艺术”——通过优化“问题 / 指令”的表述方式，让 AI 更精准地理解人类意图，从而输出高质量结果。
为什么需要提示词工程？
大语言模型本质上是基于概率预测的文本生成器，它的输出质量高度依赖输入指令的清晰度和完整性。如果没有明确的引导，模型可能会：
● 偏离需求 （答非所问）
● 信息模糊 （回答笼统不具体）
● 逻辑混乱 （步骤跳跃或缺失关键细节）
● 产生幻觉 （编造不存在的事实或数据）
案例：
输入：你是一名网络安全应急响应专家，具备丰富的应急响应经验，请帮助我进行事件应急
提示词优化：https://prompt.always200.com/
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）
什么是 RAG？
是一种结合信息检索与大语言模型（LLM）生成的自然语言处理技术，核心思想是通过从外部知识库中检索相关信息，为 LLM 生成过程提供背景知识支持，从而提升生成内容的准确性、相关性和可靠性。
为什么需要RAG？
● 提高答案准确性 ：通过检索外部知识库，为 LLM 提供最新、最相关的信息，减少因“知识固化”导致的错误。
● 减少模型幻觉 ：生成内容基于检索到的真实信息，而非 LLM 的“凭空猜测”，显著提升内容的可信度。
● 便于知识更新 ：通过更新知识库即可获取最新信息（如 2025 年的新产品发布），无需重新训练 LLM，降低了维护成本。
● 增强可解释性 ：检索到的信息可作为答案的“来源”，用户可追溯生成内容的依据，提升对模型的信任。
RAG的工作流程 ：
1. 数据预处理 ：将外部知识库中的文档转换为纯文本，并分割成较小的“块”（如 300-500 字的段落），兼顾语义完整性与检索效率
2. 文本嵌入 ：使用嵌入模型（如 Sentence-BERT、Conan）将文本块转换为高维向量，存储在向量数据库（如 FAISS、Pinecone）中，便于后续语义检索
3. 文档检索 ：将用户查询通过相同的嵌入模型转换为向量，在向量数据库中搜索语义最相似的 Top-K 个文本块（如 K=5），确保检索结果与查询高度相关
4. 答案生成 ：将检索到的文本块与用户查询组合（如“用户问题：XX；相关上下文：XX、XX”），输入生成器生成最终响应。生成器会根据上下文调整输出，避免“幻觉”并提升准确性。
Function Call（函数调用）
RAG 技术 是为了解决模型无法和外接数据交互的问题，但是 RAG 的局限在于只赋予了模型检索数据的能力，而 Function Calling 允许模型理解用户请求中的潜在意图，并自动生成结构化参数来调用外部任何函数 / 工具，从而突破纯文本生成的限制，实现与真实世界的交互，比如可以调用查天气、发邮件、数学计算等工具。
Funtion Call 工作流程：
Agent 智能体
Agent 存在的意义？
传统依靠训练知识的对话型 ai 局限性：
● 模型知识库落后，容易产生幻觉
● 无法感知或者改变外界环境
什么是智能体？
Agent = LLM + Planning + Memory + Tools
智能体的关键构成
在基于 LLM 的智能体中，LLM 的充当着智能体的“大脑”的角色
Agent 工作流程：
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）
什么是 MCP？
MCP（Introduction - Model Context Protocol，模型上下文协议）是由人工智能公司 Anthropic 于 2024 年 11 月 24 日正式发布并开源的协议标准。
为什么需要MCP？
MCP 协议旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具间的集成难题，被比喻为“AI 应用的 USB-C 接口“。通过标准化通信协议，将传统的“M×N 集成问题”（即多个模型与多个数据源的点对点连接）转化为“M+N 模式”，大幅降低开发成本。
MCP 核心概念：
图源：https://www.dailydoseofds.com/model-context-protocol-crash-course-part-8/
MCP 传输方式：
● STDIO：本地进程通信，适合文件系统等本地工具。（用 client 和 server 同在本地，通过命令行调用）
● SSE：基于 HTTP 的服务器推送，适合远程服务。（client 调用远程 server 的功能）
● Streamable HTTP：最新双向通信协议，支持流式交互。（client 调用远程 server 的功能，但是双向流式通信）