想請(qǐng)教一下大模型Agent應(yīng)用實(shí)習(xí)可以用作后端實(shí)習(xí)經(jīng)歷去面試后端崗位嗎，組內(nèi)后端是用python，可以用作python后端實(shí)習(xí)經(jīng)歷嗎

給大家分享一下我的面試經(jīng)驗(yàn)~1、目前 主流的開源模型體系 有哪些?目前主流的開源 LLM(語言模型)模型體系包括以下幾個(gè):GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列:由 OpenAl發(fā)布的一系列基于 Transformer 架構(gòu)的語言模型，包括 GPT、GPT-2、GPT-3 等。GPT 模型通過在大規(guī)模無標(biāo)簽文本上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，具有很強(qiáng)的生成能力和語言理解能力。2BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):由 Google 發(fā)布的一種基于Trans...

LangChain 是一個(gè)開源框架，旨在幫助開發(fā)者更高效地構(gòu)建基于大型語言模型（LLM）的應(yīng)用程序。其核心思想是通過模塊化設(shè)計(jì)，將語言模型與外部工具、數(shù)據(jù)源和流程連接起來，從而擴(kuò)展模型的能力并支持復(fù)雜任務(wù)的自動(dòng)化。一、LangChain 的核心概念與功能1. 模塊化架構(gòu)LangChain 提供了六大核心組件，開發(fā)者可以像“樂高積木”一樣靈活組合這些模塊，構(gòu)建定制化應(yīng)用。例如：- Models：集成多種語言模型（如 GPT-4）和文本嵌入模型。- Prompts：通過模板管理提示詞，優(yōu)化模型輸出質(zhì)量。- Indexes：支持文檔加載、分割、向量存儲(chǔ)和檢索，增強(qiáng)模型對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力。- Memory：維護(hù)對(duì)話歷史或上下文信息，確保交互的連貫性。- Chains：將多個(gè)模塊串聯(lián)為固定流程（如問答鏈、摘要鏈）。- Agents：動(dòng)態(tài)選擇工具執(zhí)行任務(wù)（后文詳述）。2. 實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景LangChain 被廣泛用于構(gòu)建智能問答系統(tǒng)、自動(dòng)化客服、文檔分析工具等。例如，一個(gè)旅行顧問機(jī)器人可通過 LangChain 整合實(shí)時(shí)天氣 API 和航班數(shù)據(jù)庫，提供動(dòng)態(tài)建議。二、Agent 的定義與作用Agent 是 LangChain 中的一個(gè)核心組件，其本質(zhì)是“動(dòng)態(tài)決策引擎”，利用語言模型的推理能力選擇工具并執(zhí)行任務(wù)。特點(diǎn)包括：1. 動(dòng)態(tài)流程控制Agent 根據(jù)問題類型和上下文選擇工具，例如先調(diào)用搜索引擎獲取信息，再通過數(shù)據(jù)庫檢索補(bǔ)充細(xì)節(jié)，形成多步驟推理（如 ReAct 范式）。2. 工具集成支持內(nèi)置工具（如 Google 搜索、Wikipedia）和自定義工具（如調(diào)用內(nèi)部 API），通過tool快速注冊(cè)功能函數(shù)。3. 適用場(chǎng)景適用于需要靈活決策的復(fù)雜任務(wù)，例如多條件數(shù)據(jù)分析、動(dòng)態(tài)旅行規(guī)劃等。 #?？图?lì)計(jì)劃#  #產(chǎn)品經(jīng)理#  #產(chǎn)品每日一題#  #曬曬你的元宵動(dòng)態(tài)#  #牛客創(chuàng)作賞金賽#  #數(shù)據(jù)人的面試交流地#  #總結(jié):offer選擇，我是怎么選的# #?？虯I配圖神器#

理想：RAG 的完美愿景 在大語言模型（LLM）的浪潮中，檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作為 LLM 應(yīng)用落地的關(guān)鍵技術(shù)范式之一，它的核心思想很簡(jiǎn)單： “讓大模型在生成答案時(shí)，先檢索外部知識(shí)庫，確保回答既準(zhǔn)確又新鮮?！?amp;nbsp;理論上，RAG 能解決大語言模型（LLM）的三大痛點(diǎn)： 知識(shí)固化：LLM 依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無法自動(dòng)更新知識(shí)（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新聞），導(dǎo)致時(shí)效性差、專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)不足，而 RAG 通過連接外部知識(shí)庫，可以隨時(shí)引入新信息。 幻覺問題：LLM 可能編造虛假信息，而 RAG 為回答提供證據(jù)、增強(qiáng)生...