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人工智能
生成式人工智能、基础模型、AI Agent、推理和多模态系统相关笔记。
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梳理 LangChain 生态、包结构与开发环境，比较 Prompt、Agent、RAG 和微调的适用场景。
介绍云端与本地模型接入、参数配置，以及同步、流式、批量和异步调用。
从调用追踪与运行分析入手，介绍大模型应用的调试、数据集和实验评测。
理解消息角色、工具响应配对、多轮历史、内容块与提示词模板的组合方式。
掌握工具定义、参数 Schema、模型工具调用循环与执行控制。
使用 Schema 定义模型输出，理解结构化结果的生成、校验和解析方式。
介绍 Agent 创建、工具循环、结构化结果、错误处理与流式输出。
通过摘要、人工审核、调用限制、重试和自定义钩子管理 Agent 的运行过程。
区分 State、检查点、Store 和运行时 Context，理解短期记忆、长期记忆与消息治理。
从文档加载、切分、嵌入和向量检索出发，构建基于 Milvus 的知识库问答。