【AI加油站】大模型课程系列二：大模型应用：从提示工程到AI智能体——系统化知识地图--合集（附PD...

主要观点总结

本文介绍了西南财经大学《大模型应用：从提示工程到AI智能体》课程的内容，梳理了大模型从原理到落地的全链路知识，包括大模型基础、提示工程、AI智能体、检索增强生成、工具与场景落地、挑战与未来等方面的内容。

关键观点总结

关键观点1: 大模型基础知识

介绍了大模型的定义、特征、技术演进以及典型应用。

关键观点2: 提示工程（Prompt Engineering）

详细说明了提示工程的核心原则、优化策略，并解释了如何通过明确任务、角色设定、上下文与输出控制来提高模型的性能。

关键观点3: AI智能体（Agent）的核心能力与关键技术

阐述了AI智能体的自主决策、工具调用、记忆系统等方面的核心能力，以及反思机制、任务分解等关键技术。

关键观点4: 检索增强生成（RAG）

介绍了非结构化RAG和结构化RAG的应用，以及它们如何解决大模型知识过时问题。

关键观点5: 工具与场景落地

列举了课程中的工具应用，如本地部署工具、行业应用（办公、创作、金融）等，并探讨了其优势。

关键观点6: 挑战与未来

分析了当前面临的挑战，如高延迟、工具安全性、真实用户数据匮乏等，并展望了未来的趋势，包括多模态工具、更轻量化的工具接口设计等。

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