作者信息
【原文作者】 ChaosstuffAI
【作者简介】 数字的美学，创意的源泉。
【微 信 号】 ChaosstuffAI
文章摘要
【关 键 词】 提示工程、超参数调整、检索增强、向量存储、智能代理
LLM（Large Language Models）是一种通过语言模型提高生产力的创新方法，它们能够简化任务并提高效率。LLM的应用可以分为四个层次：提示工程、超参数调整、检索增强生成和智能代理。
Level-1: Prompt engineering
提示工程是指创建清晰、准确的指示来引导语言模型产生所需输出的过程。这要求用户提供具体的上下文、结果、长度、格式和风格等信息，并避免重复和模棱两可的措辞。优秀的提示工程可以作为模型与任务之间的桥梁，减少偏见并防止不适当内容的产生。
Level-2: Hyperparameter tuning
超参数调整是指用户设定一系列可调选项来优化模型性能的过程。关键的超参数包括温度（控制输出随机性）、上下文窗口（决定模型考虑的前置tokens数量）、最大tokens数（决定输出长度）和停止序列（避免生成特定内容）。这些参数对于调整模型的行为和输出效果至关重要。
Level-3: Retrieval augmented generation
检索增强生成（RAG）是一种AI框架，它通过对特定数据源的微调和丰富，提升了LLM在特定领域的表现。RAG包括检索、增强和生成三个步骤，通过向量存储和Agents的概念来增强模型的上下文信息，从而生成更定制化的回答。
Level-4: Agent
智能代理是高度定制的LLM系统，它们能够利用特定领域资源进行个性化人机交互。Agents不仅依赖通用LLM的对话功能，还配备了专门的工具和向量存储器，可以根据用户指令和设置参数提供最合适的回答。这种集成使LLM具有通用性，同时也能提供特定领域的定制输出。
这四个层次的应用不仅提升了LLM的能力，还使得AI驱动的交互更加个性化、高效和适应性强。通过这些方法，LLM能够在专业任务中表现出色，并为用户提供定制、精确、高度相关的回答。
原文信息
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