企业官网建设流程全解析

山东省建设公司网站,外贸网站搜索 引擎优化方法,宁波seo优化项目,鲜花店网站建设的总结文章详细介绍了AI Agent中经典的ReAct框架#xff08;Reasoning Acting#xff09;的实现方法。通过Python代码#xff0c;展示了如何构建具备感知-思考-行动能力的智能体#xff0c;包括环境配置、Agent类搭建、工具准备、提示词设计和系统组装。通过计算两只…文章详细介绍了AI Agent中经典的ReAct框架Reasoning Acting的实现方法。通过Python代码展示了如何构建具备感知-思考-行动能力的智能体包括环境配置、Agent类搭建、工具准备、提示词设计和系统组装。通过计算两只狗体重的实例完整展示了Agent的思考-行动-观察-再思考的闭环流程为后续学习更复杂的Agent框架如LangGraph奠定了基础。简介其实对于AI Agent的介绍已经非常非常多了简单来说AI Agent 是一种具备“感知-思考-行动”能力的智能体它能接收任务自动推理并调用外部工具完成复杂流程。而在众多 Agent 架构中ReAct 框架Reasoning Acting是一种非常经典的思维方式——它让大语言模型一边推理用 Thought 表达思考过程一边行动用 Action 执行操作并根据返回结果Observation继续决策直到给出最终的答案。本节课我们将基于 DeepLearning.AI 上非常热门的课程——《AI Agents in LangGraph》带大家手把手学习第一节课的内容使用最基础的python代码来看看 ReAct 框架在实际任务中是如何运行的如何结合工具链完成“推理 执行”的闭环过程。那我们话不多说马上开始吧环境配置当然在正式进入代码实战之前我们还是要配置相关的环境的我们可以通过以下代码来创建相关的conda环境并下载openai库。conda create -n langgraph python3.12 -yconda activate langgraphpip install openai安装完成后我们还需要配置大模型的调用接口。本次课程中我使用的是阿里云百炼平台提供的大语言模型 API。关于如何获取api_key我在前面的文章中已经详细介绍过这里就不再赘述具体可参考这篇文章万字长文手把手带你上手基于LangChain及Qwen大模型的开发与应用拿到api_key后我们可以通过以下代码进行测试以验证大模型是否能够正常调用。如果运行后成功返回内容说明接口配置无误可以继续后续开发。from openai import OpenAIaliyun_api_key 你的api_keyclient OpenAI( api_keyaliyun_api_key, base_urlhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1)response client.chat.completions.create( modelqwen-max, messages[ {role: user, content: 你是谁} ])# 打印完整回答内容print(response.choices[0].message.content)Agent 搭建搭建思路对于一个常见的ReAct框架的Agent我们需要以下几个零部件LLM 模型大脑OpenAI、通义千问、Claude 等大语言模型。其作用是负责理解用户输入、组织推理逻辑、判断调用哪个工具、最后生成回答。它是整个 Agent 推理与决策的基础。Memory记忆保存对话的上下文。其作用是记录用户的历史对话、身份信息、上下文等让 Agent 在多轮对话中保持“记忆”。工具行动能力计算器、搜索器、数据库查询器等。其作用是帮助 Agent 执行它不能直接回答的任务例如查天气、算数学题、提取表格数据等。Prompt 模板思维方式如 ReAct 提示词。其作用是明确告诉模型“你要如何思考、如何调用工具、如何表达每一步的过程”。总的来说大模型是大脑Prompt是思维方式工具是行动能力Memory是记忆系统。四者合力才能构建出一个真正实用的 ReAct Agent。下面我们就来一步步的将这四部分内容进行完善完成最初的前期准备工作。构建大脑及内部记忆首先我们需要构建一个支持 LLM 对话的类用于与大语言模型进行交互同时记录完整的对话信息为后续循环调用做好准备。import refrom openai import OpenAIaliyun_api_key 你的api_keyclient OpenAI( api_keyaliyun_api_key, base_urlhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1)class Agent: def __init__(self, system): self.system system self.messages [] if self.system: self.messages.append({role: system, content: system}) def __call__(self, message): self.messages.append({role: user, content: message}) result self.execute() self.messages.append({role: assistant, content: result}) return result def execute(self): response client.chat.completions.create( modelqwen-max, messagesself.messages ) return response.choices[0].message.content我们可以一步步来看看这个Agent类具体实现了哪些功能。首先我们通过以下代码创建了一个 Agent 对象abot Agent(你是一个乐于助人的机器人)在创建这个对象的过程中其实我们是将你是一个乐于助人的机器人作为参数传入了类的构造函数__init__()即class Agent: def __init__(self, system你是一个乐于助人的机器人):在构造函数中我们通过self.system和self.messages定义了两个类的属性self.system保存系统提示词也就是我们设定的大模型身份。self.messages初始化一个空列表用于保存整段对话的历史信息包含 system、user、assistant 三类角色的内容。self.system 你是一个乐于助人的机器人 self.messages []再然后就是把系统提示词加入到self.messages的列表当中即便是空的字符串也是需要加入进去的。if self.system: self.messages.append({role: system, content: 你是一个乐于助人的机器人})加入进去后self.mesages就会变成下面这样把一条信息保存起来。self.messages [{role: system, content: 你是一个乐于助人的机器人}]以上就完成了Agen这个类创建的前期准备工作了。当我们去调用这个类也就是和我们刚刚创建好的abot去对话我们可以这样来完成result abot(你是谁)print(result)当我们使用abot()来传入信息时其实是调用了Agent类中定义的__call__()方法并将你是谁作为message传入def __call__(self, message你是谁):然后下一步就是执行这个函数里的内容第一步就是把这个信息传入到这个字典里并且也是通过.append的方式添加到列表中。self.messages.append({role: user, content: 你是谁})经过这样之后我们的列表就会更新成下面这样。self.messages [{role: system, content: 你是一个乐于助人的机器人}, {role: user, content: 你是谁}]再然后我们就是去执行一个函数self.execute()并将结果保存在变量result这里。result self.execute()这个函数其实就是Agent这个类里的第三个函数def execute(self):我们就是用的最普通的openai调用方法来获取回复但是这里需要注意的是我们传入给大模型的信息其实正是我们一直保存在self.messages的信息所以大模型会基于我们的系统提示词和用户提示词给出对应的回复比如这里的回复就应该是我是来自阿里云的大规模语言模型我叫通义千问。。def execute(self): response client.chat.completions.create( modelqwen-max, messagesself.messages ) return response.choices[0].message.content最后保存大模型回复的信息也会以格式化的形式添加到self.messages中以作为聊天记录等待下一次的调用。完成一次聊天后在self.messages保存的聊天记录应该如下所示self.messages [{role: system, content: 你是一个乐于助人的机器人}, {role: user, content: 你是谁},{role: assistant, content: 我是来自阿里云的大规模语言模型我叫通义千问。}]通过这样的方式我们不仅完成了一次完整的问答过程还保留了整个对话的上下文为后续多轮交互提供了基础。工具准备Agent 的工具是指大语言模型在完成任务时可以调用的外部函数或服务比如搜索引擎、计算器、数据库查询、文件读取等它让模型不仅能“思考”还能“行动”。通过这些工具模型可以在无法直接回答的问题面前主动获取信息、执行代码或调用API从而完成更复杂、更真实的智能任务。这种“思考行动”的模式是构建智能 Agent 系统的核心能力之一。比如说我们可以设置两个小的工具来完成后续的Agent任务第一个是计算器工具calculate(what)这是一个用于执行数学表达式的工具函数能够接收一个字符串形式的表达式并使用 Python 的eval()函数进行计算。def calculate(what): return eval(what)print(calculate(3 7 * 2)) # 返回 17print(calculate(10 / 4)) # 返回 2.5另外一个是狗狗体重查询工具average_dog_weight(name)该函数根据传入的狗的品种名称返回该品种的平均体重信息。如果传入的品种不在预设列表中则返回默认的平均体重信息。def average_dog_weight(name): if name inScottish Terrier: return(Scottish Terriers average 20 lbs) elif name inBorder Collie: return(a Border Collies average weight is 37 lbs) elif name inToy Poodle: return(a toy poodles average weight is 7 lbs) else: return(An average dog weights 50 lbs)average_dog_weight(Scottish Terrier) # 返回 Scottish Terriers average 20 lbsaverage_dog_weight(Labrador) # 返回 An average dog weights 50 lbs最后我们可以把这两个工具注册到一起并且还需要写入到提示词模版当中那这样就可以让大模型知道有哪些工具可用并且调用的时候使用什么样的格式。known_actions { calculate: calculate, average_dog_weight: average_dog_weight}提示词模版在完成工具准备并明确任务了以后我们就可以开始来构建提示词模版了。这里所使用的提示词模版肯定不能是上面那种有用的助手那么简单因为我们需要其能够实现思考、行动、暂停、观察这样一轮轮的步骤完成因此这个提示词也是需要复杂一些。以下是这个任务所使用的提示词模版prompt You run in a loop of Thought, Action, PAUSE, Observation.At the end of the loop you output an AnswerUse Thought to describe your thoughts about the question you have been asked.Use Action to run one of the actions available to you - then return PAUSE.Observation will be the result of running those actions.Your available actions are:calculate:e.g. calculate: 4 * 7 / 3Runs a calculation and returns the number - uses Python so be sure to use floating point syntax if necessaryaverage_dog_weight:e.g. average_dog_weight: Colliereturns average weight of a dog when given the breedExample session:Question: How much does a Bulldog weigh?Thought: I should look the dogs weight using average_dog_weightAction: average_dog_weight: BulldogPAUSEYou will be called again with this:Observation: A Bulldog weights 51 lbsYou then output:Answer: A bulldog weights 51 lbs.strip()我们可以深入的来看看每一部分其具体是怎么实现的第一部分是定义大语言模型的行为流程即模型需要按照Thought → Action → PAUSE → Observation → Answer的顺序来思考和回答问题。这种结构让模型像人一样先思考再行动观察结果最后得出结论是 ReAct 智能体模式的核心逻辑。You run in a loop of Thought, Action, PAUSE, Observation.At the end of the loop you output an Answer第二部分是解释各个关键结构Thought表示模型的思考过程Action用于调用工具PAUSE代表暂时停止以等待外部执行Observation是动作执行后的反馈信息。这一段为模型提供了清晰的格式指南确保它知道每一步该怎么做。Use Thought to describe your thoughts about the question you have been asked.Use Action to run one of the actions available to you - then return PAUSE.Observation will be the result of running those actions.第三部分列出了当前模型可调用的两个工具一个是calculate用于执行数学计算一个是average_dog_weight用于查询狗的平均体重。每个工具都有调用示例和用途描述明确告诉模型能干什么、怎么写帮助它在需要时做出正确选择。Your available actions are:calculate:e.g. calculate: 4 * 7 / 3Runs a calculation and returns the number - uses Python so be sure to use floating point syntax if necessaryaverage_dog_weight:e.g. average_dog_weight: Colliereturns average weight of a dog when given the breed第四部分是示例演示通过一个完整的例子“Bulldog 的体重”演示了整个流程如何运作从用户提问到模型思考、选择工具、接收观察结果再到最终生成答案。这种 few-shot 示例起到了“教模型怎么做”的作用帮助它快速学习并模仿。Example session:Question: How much does a Bulldog weigh?Thought: I should look the dogs weight using average_dog_weightAction: average_dog_weight: BulldogPAUSEYou will be called again with this:Observation: A Bulldog weights 51 lbsYou then output:Answer: A bulldog weights 51 lbs所以这个提示词是一个典型的 ReAct 模式 Prompt用于引导大语言模型按 “Thought → Action → Observation → Answer” 的流程进行多步推理。它定义了两个可调用工具计算器与狗体重查询并通过示例教会模型如何思考、选择工具、暂停等待执行结果最终给出回答。整个提示结构清晰逻辑合理是构建工具增强型智能体的经典设计模板。基于这个提示词模版大模型就能够照着示例来一步步完成我们想要其完成的任务。Agent 组装当我们准备好了四部分Agent的组件后我们就可以将其组装起来实现真正的Agent流程了。具体的代码实现如下所示action_re re.compile(^Action: (\w): (.*)$)def query(question, max_turns5): i 0 bot Agent(prompt) next_prompt question while i max_turns: i 1 result bot(next_prompt) print(result) actions [ action_re.match(a) for a in result.split(\n) if action_re.match(a) ] if actions: # There is an action to run action, action_input actions[0].groups() if action notin known_actions: raise Exception(Unknown action: {}: {}.format(action, action_input)) print( -- running {} {}.format(action, action_input)) observation known_actions[action](action_input) print(Observation:, observation) next_prompt Observation: {}.format(observation) else: return result第一部分正则表达式定义识别 Action 行这一行是用 Python 的re模块预编译了一个正则表达式用于匹配模型输出中的动作调用指令。action_re re.compile(^Action: (\w): (.*)$)正则表达式的含义是^Action:表示必须以Action:开头(\w)匹配一个由字母、数字或下划线组成的字符串用来捕获工具名:是第二个冒号(.*)匹配这一行剩下的所有内容作为工具的输入参数$表示这一行的末尾比如说以下的内容Action: calculate: 5 3Action: average_dog_weight: Border Collie就可以提取出工具名如calculate参数内容如5 3这在整个 ReAct 框架中起到了“解析模型指令”的作用是连接 LLM 与工具函数的桥梁。第二部分函数定义和初始化 Agent这是query函数的定义部分它是整个“ReAct式推理对话”的主函数。def query(question, max_turns5): i 0 bot Agent(prompt) next_prompt question函数参数说明question是用户输入的问题比如“我有两只狗一只是 Border Collie一只是 Scottish Terrier它们的总重是多少”max_turns是最多允许模型推理的轮数用于避免死循环内部变量初始化i 0轮次计数器从第 0 轮开始bot Agent(prompt)实例化一个 Agent 对象并加载前面写好的系统提示词 prompt使得模型具备 ReAct 风格行为next_prompt question把用户问题作为第一轮对话的输入这一部分的作用是准备好模型上下文、轮次计数器和初始输入内容为后续的对话循环做准备。第三部分进入推理循环每轮运行 Agent这是query()函数的主循环体每次循环代表一次推理轮次。while i max_turns: i 1 result bot(next_prompt) print(result)解释循环条件是轮数不能超过max_turns这也就是前面所说的5轮。每轮输入next_prompt一开始也是我们提问的问题后面随着每一轮运行内容不断增加result是模型输出的完整文本可能包含Thought:模型的推理说明Action:工具调用请求PAUSE暂停符号人为控制或最终的Answer: xxx通过print(result)打印结果让我们看到每一步模型做了什么是非常常见的开发习惯。正式上线的时候可以去掉以提升速度。第四部分识别输出中是否包含 Action 调用指令这段代码的目标是从模型输出中提取出Action: xxx: yyy的指令。actions [ action_re.match(a) for a in result.split(\n) if action_re.match(a)]解释result.split(\n)将多行模型输出按行拆分为一个列表对每一行使用正则表达式action_re.match(a)进行匹配如果某一行符合格式Action: 工具名: 参数就会返回一个匹配对象Match对象把这些匹配对象组成一个列表actions这个部分的作用是分析模型的输出看它有没有发出“我想调用哪个工具”的指令如果有就提取出来准备执行如果没有则说明模型已经准备好输出最终结果不需要调用工具第五部分判断是否执行动作并提取调用细节这一段表示如果actions列表非空说明找到了模型想执行的 Action。这个时候就取出第一个匹配项并用.groups()方法获得两个内容action工具名称如calculateaction_input参数内容如5 3if actions: action, action_input actions[0].groups()注意这里只取第一个Action意味着如果模型一次输出多个动作只会执行第一个。你可以扩展为多动作支持但这个例子中是单轮单动作执行。第六部分检查工具是否合法并执行这段是一个保护机制确保模型调用的工具必须是在你定义的工具字典known_actions中注册过的。if action not in known_actions: raise Exception(Unknown action: {}: {}.format(action, action_input))如果模型写错了工具名称或者调用了你未定义的函数这段代码就会抛出异常终止程序防止模型“乱调用”。第七部分实际执行工具函数并获取 observation当确保函数存在后我们就可以实际的去执行这个函数并获取结果了。print( -- running {} {}.format(action, action_input)) observation known_actions[action](action_input) print(Observation:, observation)known_actions[action]表示从工具字典中取出对应的函数如calculate(...)表示调用这个函数把action_input作为参数传进去执行后得到的返回值就是 observation观察结果比如说假如我们传入的是下面的内容action calculateaction_input 3 5observation calculate(3 5) # → 8这个 observation 会作为反馈提供给模型让它继续思考下一步。第八部分将 Observation 返回模型形成闭环这行代码的作用是把上一轮工具运行得到的结果包装成 Observation 格式然后作为下一轮对话的输入内容。next_prompt Observation: {}.format(observation)这样模型在下一次运行时就能“看到”之前工具的执行结果形成 ReAct 模式中的“观察反馈”闭环。第九部分如果没有 Action直接返回最终结果如果这一轮模型输出中没有 Action说明它认为已经有足够信息来给出最终回答了。else: return result比如Answer: The total weight of your dogs is 57 lbs.这时候就不再继续工具调用流程直接返回这个结果作为最终输出。实际调用在准备好整体的调用逻辑及工具后我们可以通过调用函数开启我们手搓的Agent了这里提出的问题就是我有两只小狗一只是border collie另一只是scottish terrier总共有多重question I have 2 dogs, a border collie and a scottish terrier. \What is their combined weightquery(question)我们可以通过query函数里print的内容在终端看到其中的变化Thought: I need to find the average weight of a Border Collie and a Scottish Terrier, then add them together to get their combined weight.Action: average_dog_weight: Border ColliePAUSE -- running average_dog_weight Border CollieObservation: a Border Collies average weight is37 lbsThought: Now that I have the average weight of a Border Collie, I need to find the average weight of a Scottish Terrier.Action: average_dog_weight: Scottish TerrierPAUSE -- running average_dog_weight Scottish TerrierObservation: Scottish Terriers average 20 lbsThought: I now have the average weights of both a Border Collie and a Scottish Terrier. I can now add these two weights together to find their combined weight.Action: calculate: 37 20PAUSE -- running calculate 37 20Observation: 57Answer: The combined weight of a Border Collie and a Scottish Terrier is57 lbs.第一步第一次 Thought Action从文本可以看出模型先“想了想”要得到总重得先分别查两只狗的平均体重再把它们加起来。然后决定先查 Border Collie 的体重调用工具average_dog_weight。最后加上PAUSE意味着它希望系统先执行完工具再继续。Thought: I need to find the average weight of a Border Collie and a Scottish Terrier, then add them together to get their combined weight.Action: average_dog_weight: Border ColliePAUSE这里需要注意的是运行result bot(next_prompt)后这部分思考和行动的内容都会作为聊天记录保存在self.messages里了这样可以帮助模型后续进一步完成任务。第二步系统执行 Border Collie 工具停下后就开始进行行动action了就是从known_actions字典中调用average_dog_weight(Border Collie)。可以得到结果a Border Collies average weight is 37 lbs。最后系统把这个 observation 反馈给模型让它继续推理。-- running average_dog_weight Border CollieObservation: a Border Collies average weight is 37 lbs这个时候observation会作为下一个提问传给模型模型基于历史记录及这个观察进一步的完成任务同样的在历史里会把这个observation的信息作为user message传入self.messages。第三步模型继续推理下一步在接收到观察的信息后模型知道了第一只狗的体重。接着模型思考“我还需要第二只狗的体重”所以这一步它调用average_dog_weight: Scottish Terrier工具进一步进行调整。Thought: Now that I have the average weight of a Border Collie, I need to find the average weight of a Scottish Terrier.Action: average_dog_weight: Scottish TerrierPAUSE当然这个信息也回作为assistant回复的信息保存在self.messages中。第四步系统执行第二个工具在收到action指令后系统继续调用工具函数average_dog_weight(Scottish Terrier)。最后可以得到体重20 lbs。然后系统再次将结果作为 Observation 反馈给模型。-- running average_dog_weight Scottish TerrierObservation: Scottish Terriers average 20 lbs第五步模型思考并调用加法工具系统看到了我们已经找到了两个体重37和20所以模型决定 调用calculate: 37 20工具来进行计算。Thought: I now have the average weights of both a Border Collie and a Scottish Terrier. I can now add these two weights together to find their combined weight.Action: calculate: 37 20PAUSE第六步系统执行加法工具根据正则表达式的解析系统调用calculate(37 20)→eval(37 20)得出 57。最后我们将把这个 Observation 返回给模型。-- running calculate 37 20Observation: 57最后一步模型输出最终答案最后模型输出一个Answer的答案内容由于并没有输出Action的信息因此整个推理链条闭环任务结束。Answer: The combined weight of a Border Collie and a Scottish Terrier is 57 lbs.整体流程展示阶段模型行为工具调用Observation下一步1思考需要两个体重查 Border Collie得到 37 lbs去查第二只2查第二只狗的体重查 Scottish Terrier得到 20 lbs开始计算3加法计算calculate: 37 20得到 57给出最终答案完整代码如下所示import refrom openai import OpenAIaliyun_api_key 你的api_keyclient OpenAI( api_keyaliyun_api_key, base_urlhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1)class Agent: def __init__(self, system): self.system system self.messages [] if self.system: self.messages.append({role: system, content: system}) def __call__(self, message): self.messages.append({role: user, content: message}) result self.execute() self.messages.append({role: assistant, content: result}) return result def execute(self): response client.chat.completions.create( modelqwen-max, messagesself.messages ) return response.choices[0].message.contentabot Agent(你是一个乐于助人的机器人)result abot(你是谁)print(result)prompt You run in a loop of Thought, Action, PAUSE, Observation.At the end of the loop you output an AnswerUse Thought to describe your thoughts about the question you have been asked.Use Action to run one of the actions available to you - then return PAUSE.Observation will be the result of running those actions.Your available actions are:calculate:e.g. calculate: 4 * 7 / 3Runs a calculation and returns the number - uses Python so be sure to use floating point syntax if necessaryaverage_dog_weight:e.g. average_dog_weight: Colliereturns average weight of a dog when given the breedExample session:Question: How much does a Bulldog weigh?Thought: I should look the dogs weight using average_dog_weightAction: average_dog_weight: BulldogPAUSEYou will be called again with this:Observation: A Bulldog weights 51 lbsYou then output:Answer: A bulldog weights 51 lbs.strip()def calculate(what): return eval(what)def average_dog_weight(name): if name inScottish Terrier: return(Scottish Terriers average 20 lbs) elif name inBorder Collie: return(a Border Collies average weight is 37 lbs) elif name inToy Poodle: return(a toy poodles average weight is 7 lbs) else: return(An average dog weights 50 lbs)known_actions { calculate: calculate, average_dog_weight: average_dog_weight}action_re re.compile(^Action: (\w): (.*)$) # python regular expression to selection actiondef query(question, max_turns5): i 0 bot Agent(prompt) next_prompt question while i max_turns: i 1 result bot(next_prompt) print(result) actions [ action_re.match(a) for a in result.split(\n) if action_re.match(a) ] if actions: # There is an action to run action, action_input actions[0].groups() if action notin known_actions: raise Exception(Unknown action: {}: {}.format(action, action_input)) print( -- running {} {}.format(action, action_input)) observation known_actions[action](action_input) print(Observation:, observation) next_prompt Observation: {}.format(observation) else: return resultquestion I have 2 dogs, a border collie and a scottish terrier. \What is their combined weightquery(question)总结虽然本节课我们构建的 Agent 还比较基础但它已经完整地展示了一个智能体“思考-行动-观察-再思考”的核心闭环流程。随着任务复杂度的提升我们无法仅靠手工控制流程来支撑更强大的 Agent 系统可能我们需要一些成熟的 Agent 框架来实现我们的想法。因此下一节课我们将正式进入LangGraph 框架下的 Agent 设计实践学习如何通过“图结构”优雅地组织 Agent 的推理逻辑与工具调用构建更强大、更可控、更具扩展性的智能体。敬请期待AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2026最新大模型全套学习资源》包括2026最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】