AI相关核心概念
提示词工程（Prompt Engineering）- 通过设计和优化指令来改善与AI模型的交互，获得更理想的输出。
// 基础提示词
总结这篇文章的要点。
// 优化后的提示词
请以学术论文的格式总结这篇文章的主要观点、研究方法和结论。
每个部分使用标题标注，确保内容完整且逻辑清晰。
思维链（Chain of Thought）- 让AI模型通过步骤化的推理过程来解决问题，从而提高答案准确性。
// 普通提问
解释为什么地球是圆的，而不是平的？
// 思维链提示
让我们通过逻辑推理来理解这个问题：
1. 观察证据：
- 船只从海平面逐渐消失的现象
- 月食时地球在月球上的投影是圆形
- 不同纬度看到的星空不同
2. 物理解释：
- 重力使物质向中心聚集
- 旋转产生的离心力让地球略呈椭球形
3. 结论：
- 多重证据和物理定律共同证明地球是圆的
- 这种形状是宇宙规律的必然结果
工作流（Workflow）- 将多个AI任务连接成自动化流程，以提高工作效率。
示例：自动化邮件处理工作流
def email_workflow(email_content):
# 步骤1：使用AI分析邮件内容
summary = ai_summarize(email_content)
# 步骤2：识别重要事项
tasks = ai_extract_tasks(summary)
# 步骤3：自动分类并分配
category = ai_categorize(tasks)
assigned_to = assign_task(category)
# 步骤4：生成回复
response = ai_generate_response(summary, tasks)
return response
检索增强（Retrieval Augmentation,RAG）- 利用外部知识库来增强AI模型的回答能力，提升输出质量。
def answer_query(query):
# 步骤1：从知识库检索相关文档
relevant_docs = knowledge_base.search(query)
# 步骤2：构建增强提示词
prompt = f"""
基于以下参考资料回答问题：
{relevant_docs}
问题：{query}
请提供详细的答案，并引用相关来源。
"""
# 步骤3：生成答案
response = ai_model.generate(prompt)
return response
智能体（Agent） - 能够感知环境并采取行动以实现特定目标的AI系统。智能体可以自主决策、学习和适应，通过与环境的交互来完成复杂任务。在实际应用中，智能体可以执行如自动客服、个人助理、智能调度等任务。例如，一个智能客服agent可以理解用户问题、检索相关信息、生成回答，并在需要时升级给人工客服。
# 示例：简单的智能体实现
class AIAgent:
def __init__(self):
self.memory = [] # 存储历史信息
self.goals = [] # 任务目标列表
def perceive(self, environment):
# 感知环境状态
current_state = analyze_environment(environment)
self.memory.append(current_state)
return current_state
def think(self, state):
# 决策过程
next_action = self.plan_action(state, self.goals)
return next_action
def act(self, action):
# 执行行动
result = execute_action(action)
self.learn(result) # 从结果中学习
return result
def learn(self, result):
# 更新知识库和决策策略
update_knowledge_base(result)
adjust_strategy(result)
微调（Fine-tuning）- 使用特定领域的数据对预训练模型进行针对性训练，使其更适合特定任务。个人不推荐微调，成本高且效果存在较大不确定性。
# 示例：法律文书微调数据准备
legal_examples = [
{
"prompt": "分析以下合同条款的法律风险：...",
"completion": "该条款存在以下法律风险：1... 2... 3..."
},
{
"prompt": "起草一份租赁合同的违约条款",
"completion": "违约条款内容如下：..."
}
]
# 开始微调训练
model.fine_tune(
training_data=legal_examples,
epochs=3,
learning_rate=1e-5
)
其他重要概念
JSON (JavaScript Object Notation) - 一种轻量级的数据交换格式，常用于API通信和配置文件。它使用简单的键值对结构，易于人类阅读和编写，也方便机器解析。
官方文档链接：
- JSON官方文档：https://www.json.org/json-zh.html
{
"user": {
"name": "张三",
"age": 25,
"skills": ["AI", "编程", "写作"],
"isStudent": true
}
}
API (Application Programming Interface) - 应用程序编程接口，是不同软件系统之间进行通信的规则和工具集。在AI领域，通过API可以方便地调用各种AI服务和功能。
RESTful API相关资源：
- RESTful API设计规范（中文）：https://github.com/aisuhua/restful-api-design-references
- 阮一峰的RESTful API设计指南：https://www.ruanyifeng.com/blog/2014/05/restful_api.html
import requests
# 调用API示例
api_url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload)
Markdown - 一种轻量级标记语言，用于格式化文本。它使用简单的符号来实现文本格式化，如标题、列表、链接等，广泛应用于文档写作和内容创作。本文档是一个MD的文档格式。
以下是一些实用的 Markdown 学习资源：
- Markdown 中文教程：https://markdown.com.cn
- GitHub Markdown 指南：https://docs.github.com/zh/get-started/writing-on-github
- Markdown 在线编辑器：https://markdown.lovejade.cn
- 少数派 Markdown 完全教程：https://sspai.com/post/36610
# 一级标题
## 二级标题
- 列表项1
- 列表项2
**粗体文本**
*斜体文本*
[链接文本](https://example.com)
> 引用文本
掌握这些基本概念对于使用AI工具和参与开源社区至关重要。它们不仅是技术交流的基础，也是提升工作效率的必备技能。
当然这些内容在后面我们会陆续介绍具体的使用方法。