在人工智能飞速发展的当下，大模型相关技术逐渐走进人们的视野，其中 Embedding、Copilot 和 Agent 是三种重要模式，它们在不同场景中发挥着关键作用。下面我们就从定义、技术原理和应用场景等方面，深入了解这三种模式。

一、Embedding 模式：架起语义理解的桥梁

Embedding是将高维数据（如文本、图像、声音等）映射到低维连续向量空间的过程。这些低维向量称为嵌入向量，能够捕捉数据的语义信息和结构关系。

通俗来说，Embedding模式是在某个环节里调用大模型，用户通过与AI进行语言交流，使用提示词来设定目标，然后AI协助用户完成这些目标。比如用户向生成式AI输入提示词创作小说、音乐作品、3D内容等。在这种模式下，AI的作用相当于执行命令的工具，而人类担任决策者和指挥者的角色。

技术原理

文本Embedding：将单词或短语转换为数值向量，使得语义相似的单词在向量空间中彼此靠近。例如，Word2Vec、GloVe和BERT等模型。

图像Embedding：使用卷积神经网络（CNN）等模型提取图像特征，并将其转换为高维向量。

声音Embedding：将音频信号转换为一个表示其特征的向量，包括音调、节奏、音色等。

应用场景

自然语言处理：文本分类、情感分析、机器翻译等。

推荐系统：捕捉用户偏好和物品特征，提高推荐准确性。

计算机视觉：图像分类、检索和生成等任务。

二、Copilot 模式：人机协作的智能助手

Copilot模式是指AI助理作为业务的“副驾驶”，直接赋能业务，成为业务提效的助推器。

Copilot模式中每个环节都可以跟大模型进行交互，AI更像是人的合作伙伴，共同参与到工作流程中，从提供建议到协助完成流程的各个阶段。比如，在软件开发中，AI可以为程序员编写代码、检测错误和优化性能提供帮助。AI和人共同工作，彼此能力互补，AI是一个知识丰富的合作伙伴，而非单纯的工具。

这种模式强调AI助理与具体业务场景的紧密结合，提供智能化的业务支持。

技术原理

整合大型语言模型（LLM）：如GPT-4，利用深度学习能力理解、概括、预测和生成内容。

与业务系统集成：通过API调用和业务信息整合，提供个性化的智能辅助。

多应用程序支持：在Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等应用程序中提供智能协助。

应用场景

智能办公助手：如Microsoft 365 Copilot，协助撰写文件、分析数据、创建演示文稿等。

企业业务智能：提供定制化的业务智能和效率提升，如Amazon Q。

三、Agent 模式：拥有自主能力的智能体

Agent模式是指基于大模型的智能体，具备环境感知、自主理解、决策制定及执行行动能力的智能实体

Agent通过规划、记忆、工具和行动四个关键部分，实现复杂任务的自主完成。

技术原理

规划（Planning）：拆解复杂任务为子任务，评估工具，并在执行中反思调整。

记忆（Memory）：模拟人类记忆，存储会话上下文、用户特征、业务数据等。

工具（Tools）：调用外部工具获取信息、执行任务，如API调用、插件扩展。

行动（Action）：基于规划和记忆，执行具体行动，实现输入至输出的转化。

应用场景

智能客服：处理客户咨询，主动查询库存信息、处理订单、提供物流状态。

个人助理：管理日程、订餐、处理邮件、监控股票市场，提供个性化建议。

智能家居：连接家庭设备，根据用户指令主动调节环境，控制家具设备。

四、总结

• Embedding：大模型理解世界的 “语言”，通过向量转化让机器捕捉语义关联，为所有智能任务奠定基础。
• Copilot：人机协作的 “桥梁”，以实时辅助提升任务效率，成为人类的得力助手。
• Agent：自主行动的 “主角”，凭借规划与执行能力，独立应对复杂目标。

这三种模式并非孤立存在，而是相互配合：

• Embedding 为 Copilot 和 Agent 提供语义理解能力。
• Copilot 可作为 Agent 与用户交互的界面。
• Agent 则能集成 Embedding 和 Copilot 实现更高级的智能。

随着技术的发展，三者的融合将催生更强大的智能系统，为人类带来更便捷、高效的智能体验。

五、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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