人工智能不再仅仅是选择合适的语言学习模型 (LLM)。

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人工智能不再仅仅是选择合适的语言学习模型 (LLM)。

真正的优势在于理解整个人工智能生态系统。

从模型到智能体。

从 RAG 到内存。

从 MCP 到自动化。

从安全性到可观测性。

这张生态系统图清晰地展现了现代人工智能技术栈：

01 — 语言学习模型 (LLM)

OpenAI、Claude、Gemini、Llama、Mistral 等。

02 — 智能体人工智能 (Agentic AI)

LangGraph、CrewAI、AutoGen 以及其他用于构建人工智能智能体的框架。

03 — RAG

使用 LangChain、LlamaIndex 和 GraphRAG 等工具将人工智能模型与您自身的知识库连接起来。

04 — 嵌入 (Embeddings)

将数据转换为向量，以便更好地进行搜索和检索。

05 — MCP

将人工智能智能体与外部工具、应用程序、数据库和工作流连接起来。

06 — 人工智能安全 (AI Security)

防护措施、提示安全、内容安全和访问控制。 07 — 可观测性

追踪、评估和监控您的 AI 系统。

08 — 记忆

赋予智能体短期记忆和长期记忆以保持上下文信息。

09 — AI 智能体

构建能够规划、使用工具、执行任务并自主工作的系统。

10 — 自动化

使用 n8n、Zapier、Make 等工具将 AI 与工作流程连接起来。

11 — 向量数据库

使用 Pinecone、Weaviate、Qdrant 和 Chroma 等工具存储和检索嵌入向量。

您无需学习所有工具。

您需要了解每一层的作用以及何时使用它们。

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