2025年大模型应用：从提示工程到AI智能体报告.pdf
这份文档主要介绍了大模型在各个领域的应用，以及如何利用大模型解决实际问题。具体内容可以概括如下：
**第一章：绪论**
* 介绍了人工智能的概念，包括弱人工智能和通用人工智能（AGI），以及人工智能的发展历史。
* 阐述了自然语言处理（NLP）的重要性，包括分词、命名实体识别、词性标注、句法分析、语义分析和篇章分析等基础技术，以及机器翻译、文本分类与情感分析、信息抽取和对话系统等实际应用。
* 介绍了语言模型和大语言模型，并区分了统计语言模型、神经语言模型和预训练语言模型。
* 概述了大模型在多个领域中的应用，包括医疗、金融、教育、法律等。
**第二章：初识大模型**
* 定义了大模型，指具有大量参数并能处理复杂任务的机器学习模型。
* 阐述了大模型的特点，包括参数量巨大、需要高计算资源和多任务处理能力。
* 介绍了大模型在不同场景的应用，以及大模型所面临的挑战。
* 介绍了多个常见的大模型，包括DeepSeek、ChatGPT、豆包和Kimi。
* 介绍了如何在本地部署大模型。
* 介绍了大模型客户端工具，例如Cherry AI。
**第三章：大模型提示词**
* 定义了提示词的概念，即引导语言模型生成特定输出的文本输入。
* 介绍了提示词的组成要素，包括任务、角色、上下文和输出控制。
* 阐述了如何通过明确任务目标、提供上下文信息、设定角色和语气以及指定输出格式来进行提示词优化。
* 介绍了高级提示技术，如内容检索增强和认知框架。
**第四章：大模型辅助工作**
* 介绍了大模型在辅助检索、辅助办公和辅助创作等方面的应用。
* 介绍了大模型辅助检索的优势。
* 探讨了大模型辅助办公的应用，例如在Word、PDF、Excel和PPT中的应用。
* 介绍了大模型在图片、视频和音乐生成等方面的应用。
**第五章：大模型检索增强**
* 介绍了检索增强生成（RAG）的概念，即结合传统信息检索系统与生成式大语言模型（LLM）的能力。
* 说明了 RAG 的优势，包括成本更低、能力更可控、能访问实时信息和企业隐私数据不加入训练。
* 介绍了结构化与非结构化数据。
* 阐述了非结构化检索增强和结构化检索增强。
**第六章：大模型认知框架**
* 介绍了情景学习、思维链、自我一致性等认知框架。
**第七章：大模型使用工具**
* 介绍了大模型使用工具，以及大模型使用工具的好处。
**第八章：AI智能体核心技术**
* 介绍了 AI 智能体，即以LLM作为核心控制器构建代理。
* 阐述了单智能体和多智能体。
* 阐述了规划能力、记忆能力和工具。
* 介绍了智能体设计规范。
**第九章：AI智能体开发平台**
* 介绍了大模型应用开发平台。
**第十章：AI智能体行业案例**
* 重点介绍了法律、金融、教育和医疗等行业的智能体应用案例。
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