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2026-09-22 15:57:59 +08:00
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+# 大模型基础原理
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+> 所属：阶段一 · 前置核心基础
+> 目标：建立对 LLM 的应用层认知：能看懂模型能力边界、合理设置采样参数、理解上下文窗口限制。
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+## 📌 学习目的
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+建立对 LLM 的应用层认知：能看懂模型能力边界、合理设置采样参数、理解上下文窗口限制。
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+## ✅ 学习要求（前置条件）
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+无（概念为主），可与「06_llm_api_in_practice」并行。
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+## 📚 主要学习内容
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+- LLM / Token / 上下文窗口与计费
+- 采样参数：`temperature` / `top_p` / `top_k` 与工具调用场景推荐 0~0.3
+- Embedding：把文本映射成向量，语义相近则向量距离近
+- Function Calling：模型按 tools Schema 输出「调用哪个工具、传什么参数」
+- 幻觉与 RAG 抑制思路
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+## 📖 对应 docs
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+- 目录：[`docs/01-阶段一-前置核心基础/`](../../docs/01-阶段一-前置核心基础/)（按目录名里的 `第 X 篇` 对应）
+- 在 docs 目录里找到对应的小点 markdown 文件阅读详细理论。
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+## 🛠️ 建议练习
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+- [ ] 用同一 prompt 在不同 temperature 下生成 3 次，对比随机性
+- [ ] 用 sentence-transformers 把 5 条相似语料烤成 embedding 并算两两余弦相似度
+- [ ] 画一张「输入 → 上下文窗口 → 输出」的 token 流转图
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+## 🏁 完成后达成标准
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+- [ ] 能说清 Token / 上下文窗口 / 采样的语义
+- [ ] 能给工具调用场景合理设置 temperature
+- [ ] 能区分 Embedding 与 Function Calling 的用途
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+---
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+## 🚀 运行提示
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+```bash
+# 激活根目录的虚拟环境
+cd /Users/jack/source/Demo/py/demo_python_agent
+source .venv/bin/activate   # 或直接用 uv run ...
+
+# 进入本章目录
+cd code/001_phase1_foundations/05_llm_fundamentals
+
+# 跑你的练习文件
+uv run python your_exercise.py
+```