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各种项目/AI/字节-火山/学习笔记/2026-03-30.md

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+## 框架、架构
+1. 主流模型架构：
+    * transformer （大语言模型LLM几乎都是）
+    * encoder-only 理解类，分类，语义匹配
+    * decoder-only 生成类。对话、写作、代码
+    * encoder-decoder 翻译、摘要
+    * MOE混合专家，比transeformer块
+    * 传统机器学习、画画、视觉cv都是其他架构
+2. 推理框架：运行模型
+    * vLLM
+    * llama.cpp
+    * transformers
+    * ...
+3. 开发框架：LangChain、ADK
+4. 系统架构：
+    * Chain：固定流程、工作流、流水线
+    * RAG：带知识库的Chain，检索-》生成
+    * Agent：智能体，会自己思考、自己决定用工具
+    * Multi-Agent 多智能体，协作
+    * 主流开发架构 融合！ 智能体+工作流，RAG当做工具知识补充
+
+## AI 提示词
+1. 系统提示词
+   系统级提示词，整体约束智能体。平时的那种，你是一个xxxx
+2. 用户提示词
+   具体要做的事，怎么做，结果
+## 检索增强 RAG
+1. 知识库切片
+   解决问题：a.太长的知识，容易出现幻觉，丢失精度细节。比如某本书，里面相关的内容出现很多处，匹配精度困难；b.上下文会有限制，也节省token；c.为后续向量化做准备，更友好
+2. 策略：
+   * 按照固定长度，容易破坏语义，适合代码、日志、无结构文本
+   * 语义切，根据NLP自然语言处理分句，分词效果好，文档、说明书、知识库等
+   * 层级切，书籍、技术文档，有章、小结、段落
+   * 递归切片（主流框架默认），先分句  -》 再组合成块
+3. 进阶 RAG，需要LLM，一般的语义切，靠 规则 + 词法，标点、换行等
+4. langchain、adk都是属于开发框架。LangChain 是通用型全栈框架；ADK **更聚焦 Agent 与工程化的框架**。

各种项目/AI/字节-火山/火山HiAgent学习大纲.md

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+《火山HiAgent学习大纲》
+
+1、HiAgent认证
+找之前认证时的培训材料，重新学习。
+
+2、知识库基础知识、原理
+切片原则、向量化目的、用户query改写、多路检索排重、准确率提升措施、整体流程
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+3、熟练操作
+熟悉HiAgent里面的各个组件，需要仔细思考智能体、知识库、工作流、插件、提示词优化、变量与上下文、长短期记忆、多智能体、安全保障、大模型幻觉、兜底保障，亲自动手实验过；
+从需求理解、搭建、测评集、效果调优熟练操作；
+
+3、有案例
+有杨浦区、芜湖、东湖、东航等项目的案例，每个同学自己要选择几个，自己亲自动手搭建，同时和线上的进行对比；
+后续的项目安排，对于没有实际参与过HiAgent的同学，需要安排参与到智能体开发中，避免冷启动；
+每个月每个同学至少有一个基于coze、HiAgent的智能体案例（中高复杂度的），并进行内部分享；
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+4、智能体的开发原则、设计模式、最佳实践
+21种设计模式
+3种基本原则
+最佳实践（智能体搭建的方法论、规范、测评集等）
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+5、常见问题：
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+6、概念解释
+A2A、CoT、ToT、ReAct、GraphRAG、MCP、多模态、流式输出...
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+我希望基于这份大纲，大家对每个概念每个知识点自己都逐个细化、总结、动手实践。  
+最终大家基于此内容各自产出一份学习笔记（ppt/markdown），截止时间4月底，期间我会看大家的进度、收集结果、模拟面试；   
+注：AI生成的、自己总结的差别很大，面试的时候很容易分辨出来。