11 篇文档带有标签「技术架构」

AI Agent 是什么？本文为你揭开这个 AI 应用终极形态的神秘面纱。了解它如何超越简单的函数调用，通过“思考-行动-观察”的循环来自主完成复杂任务，以及在可靠性和纠错能力方面面临的核心挑战。

Embedding 是什么？本文通过“全能营养师”和“意义地图”的比喻，为你揭开这项现代 AI 核心技术的面纱。了解它如何将复杂的概念转化为数学向量，从而让机器理解“相似性”，以及在模型选择和数据安全方面的关键考量。

Fine-tuning (微调) 是什么？本文通过“改造全能厨师”的比喻，为你揭示其作为“技能传授”的核心本质。了解它与 RAG 的互补关系，以及何时应该选择微调来让你的 AI 模型掌握特定的风格、格式或专业技能。

ReAct (Reason+Act) 是什么？本文为你深度解析驱动现代 AI Agent 的核心认知框架。了解它如何将“思维链”的推理能力与“函数调用”的行动能力结合，形成一个“思考-行动-观察”的强大循环，以解决复杂问题。

RLHF 是什么？本文为你揭开 ChatGPT 等模型变得“善解人意”的核心秘诀。通过一个“天才社交养成”的比喻，分步解析其SFT、奖励模型和强化学习三大阶段，让你彻底理解 AI 如何学会人类的价值观和偏好。

Token (令牌) 是什么？本文为你彻底解析这个关乎 AI 成本与性能的核心概念。了解它如何通过“子词分词”成为 AI 的最小语义单元，不同语言 Token 计算的差异，以及如何通过选择 Markdown、JSON 或 CSV 等不同格式来优化成本。

深入理解 AI 的 Tool Use (工具使用) 能力。本文揭示其作为连接 AI 大脑与真实世界桥梁的秘密，详解其核心实现 Function Calling 的工作流，以及为何它是区分“聊天机器人”与“智能代理”的基石技术。

上下文窗口 (Context Window) 是什么？本文为你深度解析这个决定 AI "记忆"长度的物理边界。了解其"滑动窗口"工作机制，对比不同窗口大小在成本、延迟和精度上的核心权衡，并揭示"大海捞针"这一前沿挑战。

向量数据库是什么？本文用“魔法图书馆”的比喻，为你生动解析其核心原理。了解它如何通过向量和“最近邻搜索”理解语义，以及为何它已成为 RAG、推荐系统等现代 AI 应用不可或缺的基石。

思维树 (Tree of Thoughts, ToT) 是什么？本文为你揭示这项“思维链”终极进化版技术的秘密。了解它如何通过“生成-评估-搜索”的树状探索，让 AI 摆脱线性思考，从而在复杂的规划、创造和决策任务上表现出惊人的能力。

相似性搜索是什么？本文为你彻底解析其核心。了解它如何通过“向量化 + 计算距离”这一简单公式，让机器理解复杂的语义关系，以及它与传统搜索和近似最近邻（ANN）算法的关系，揭示其在现代AI应用中的基石地位。