常用大模型
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| DeepSeek V3 | 深算科技開發(fā)的大語言模型，主要用于中文場景，具有強大的文本生成和理解能力。 |
| DeepSeek R1 | 深算科技開發(fā)的另一款大語言模型，可能專注于特定領(lǐng)域的應(yīng)用或優(yōu)化。 |
| Qwen3 | 阿里云研發(fā)的通義千問系列第三代大語言模型，支持多語言、多任務(wù)處理。 |
| GPT-5 | OpenAI 發(fā)布的最新一代旗艦?zāi)Ｐ?，具備強大的高級推理和邏輯處理能力?/td> |
| Gemini 2.5 Pro | 谷歌 Gemini 系列最先進的模型，能夠處理代碼、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域的復(fù)雜問題。 |
| Llama 4 | Meta 發(fā)布的第四代多模態(tài)開源模型，采用混合專家架構(gòu)，提升了圖像和文本理解能力。 |
大模型分類
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| LLM | Large Language Model（大語言模型），基于大規(guī)模參數(shù)訓(xùn)練的語言模型，擅長理解和生成自然語言。 |
| VLM | Visual Language Model（視覺語言模型），結(jié)合圖像和語言理解能力的模型，能處理圖文混合輸入。 |
| 多模態(tài)大模型 | Multimodal Large Model，能夠同時處理文本、圖像、音頻等多種數(shù)據(jù)類型的模型。 |
AI 分類
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| 生成式 AI | Generative AI，能夠生成新內(nèi)容（如文本、圖像、音頻）的人工智能技術(shù)。 |
| 分析式 AI | Analytical AI，用于分析已有數(shù)據(jù)并提取信息或做出預(yù)測的人工智能技術(shù)。 |
通用技術(shù)
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| Function call | 函數(shù)調(diào)用，指大模型調(diào)用外部工具或 API 來完成特定功能的能力。 |
| MCP | Model Context Protocol（模型上下文協(xié)議），一種標(biāo)準(zhǔn)化模型與外部系統(tǒng)交互的開放協(xié)議。 |
| RAG | Retrieval-Augmented Generation（檢索增強生成），通過結(jié)合知識庫檢索提升模型輸出準(zhǔn)確性的技術(shù)。 |
| Embedding | 嵌入，將數(shù)據(jù)（如文本）轉(zhuǎn)化為向量形式，便于模型進行語義計算和匹配。 |
| Prompt | 提示詞，提供給模型的輸入指令，引導(dǎo)其生成期望的輸出。 |
| Agent | 智能體，具備自主決策能力的程序?qū)嶓w，可執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)流程。 |
| Fine-tuning | 微調(diào)，在預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)上針對特定任務(wù)進一步訓(xùn)練以提升性能。 |
| Text2SQL | 文本到 SQL 轉(zhuǎn)換技術(shù)，將自然語言查詢自動翻譯為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫查詢語句。 |
輔助工具
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| Cursor | 一款基于 AI 的編程助手，支持代碼生成、調(diào)試和優(yōu)化。 |
| Trae | AI 編程輔助工具，幫助開發(fā)者提高編碼效率。 |
| CodeBuddy | AI 編程助手，提供代碼建議、錯誤檢測和修復(fù)建議。 |
| Copilot | GitHub Copilot，由 GitHub 和 OpenAI 合作推出的 AI 編程輔助工具。 |
| Coze | AI 應(yīng)用構(gòu)建平臺，支持快速創(chuàng)建個性化 AI 助手。 |
| Dify | 低代碼/無代碼 AI 應(yīng)用開發(fā)平臺，支持自定義大模型應(yīng)用部署。 |
| LangChain | 一個用于構(gòu)建大語言模型應(yīng)用的開源框架，支持鏈?zhǔn)秸{(diào)用和模塊化設(shè)計。 |
| Mineru | MinerU 是一款將 PDF 轉(zhuǎn)化為機器可讀格式的工具（如 markdown、json），可以很方便地抽取為任意格式。 |
AI 智能體分類
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| 反應(yīng)式 | Reactive Agent，僅根據(jù)當(dāng)前輸入做出反應(yīng)，不具備記憶或規(guī)劃能力。 |
| 深思熟慮式 | Reflective Agent，具備歷史記憶和推理能力，可以進行策略性思考。 |
| 混合式 | Hybrid Agent，結(jié)合反應(yīng)式與深思熟慮式的優(yōu)勢，兼具實時響應(yīng)與長期規(guī)劃能力。 |
向量數(shù)據(jù)庫
| 名稱 | 描述 |
|---|---|
| Milvus | 一個開源的向量數(shù)據(jù)庫，專為高效存儲和檢索高維向量數(shù)據(jù)設(shè)計，廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、圖像檢索等場景。 |
| Faiss | Facebook AI 開發(fā)的高效向量相似度搜索庫，支持大規(guī)模向量檢索。 |
| Elasticsearch | 分布式搜索引擎，支持全文檢索和向量搜索功能。 |
需要安裝下載哪些工具？這些工具是干什么的？如何進行下載？
AI 編程工具 ： Cursor、Trae、Codeboddly、Copilot 中任選其一。
-
Cursor 安裝地址 ：https://www.cursor.com/ 下載對應(yīng)操作系統(tǒng)環(huán)境的版本（比如 windows 的版本）；下載后按照常規(guī)步驟自行安裝；安裝完成后，在
File => Preferences => Extensions（插件）中查找 Python，安裝 Python 插件，即可在 Cursor 中使用 Python。
需要注冊哪些網(wǎng)站的賬號？如何進行注冊？（如阿里云百煉、dashscope）
大家可以提前注冊阿里云百煉，獲取 dashscope apikey，用于后續(xù)的使用。
方法：登錄 阿里云百煉 完成認(rèn)證后，在左下角有 API-Key，創(chuàng)建我的 API-Key 即可。
哪些網(wǎng)站注冊需要科學(xué)上網(wǎng)？
AI 相關(guān)框架有哪些？（如 vllm、qwen-agent、ollama、langchain、langgraph、graphrag、vanna、chatglm、qwen_vl）這些框架都是干什么的？
-
agent 搭建框架
- langchain、langgraph、qwen-agent、coze、dify
-
模型部署框架
- ollama、vllm
-
大模型
- qwen3、qwen-vl、chatglm
-
知識圖譜 RAG
- graphrag
-
text2sql 工具
- vanna
