高频信号处理篇---单差分对VS双差分对
2026/1/9 20:28:45
本文介绍了为RAG Agent添加记忆功能的实现方法，重点讲解了如何通过消息列表实现短期记忆，以及解决长对话导致的上下文窗口限制问题，包括截断、删除和总结消息三种方法，并介绍了如何自定义AgentState来增强记忆能力，帮助开发者构建更智能的对话系统。
但是这个 Agent 仅仅能完成一次用户查询，它无法记住先去与用户的交互。
对于 Agent 而言，记忆（memory）至关重要，因为它使它们能够记住之前的交互内容、从反馈中学习，并适应用户的偏好。随着 Agent 处理的任务日益复杂、涉及的用户交互越来越多，这种能力对提升效率和用户满意度变得尤为关键。
短期记忆（short-term memory）使我们的应用程序能够在单个对话线程（thread）中记住之前的交互内容。
聊天模型通过消息接收上下文，这些消息包括指令（系统消息）和输入（用户消息）。在聊天应用中，消息通常在用户输入和模型回复之间交替出现，所以我们可以通过消息列表来实现短期记忆。
但是随着用户交互的不断增加，这个消息列表会随时间不断增长。长对话对当今的 LLM 带来了挑战：
- 完整的对话历史可能无法容纳在模型的上下文窗口内，从而导致上下文丢失或错误。
- 即使你的模型支持足够长的上下文长度，大多数 LLM 在处理长上下文时的表现仍然不佳。它们容易被陈旧或离题的内容“分散注意力”，同时还会面临响应速度变慢和成本增加的问题。
在这个视频中我介绍了：
- 如何通过消息列表给智能体应用加上短期记忆功能；
- 为了应对消息列表过长导致超过 LLM 上下文窗口限制的方法：
Trim Messages：在调用 LLM 之前移除前 N 条或后 N 条消息。
Delete messages：删除指定的消息
Summarize messages：将前面的消息内容总结以缩短消息列表长度
- 自定义 AgentState：加上自己想要智能体记住的东西
如何系统的学习大模型 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。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
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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。