🤖 AI基础概念层

1. LLM (Large Language Model) - 大语言模型

本质：基于深度学习的语言理解和生成系统

  • 代表：GPT系列、Claude、LLaMA等

  • 能力：文本理解、生成、推理、代码编写

  • 训练方式：海量文本数据预训练 + 指令微调

2. Prompt - 提示词

定义：与AI交互的指令或输入文本

// 基础prompt
"帮我写一个JavaScript函数"

// 结构化prompt
"作为前端工程师，请帮我：
- 写一个React组件
- 包含状态管理
- 添加TypeScript类型
- 包含错误处理"

🔧 AI应用架构层

3. Agent - 智能代理

概念：能够自主执行任务的AI系统

传统AI：问答模式
Agent：目标导向的自主行动

例如：
- 代码Agent：自动分析需求 → 编写代码 → 测试 → 优化
- 数据Agent：获取数据 → 分析 → 生成报告

4. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

作用：让AI访问外部知识库

用户问题 → 检索相关文档 → 结合检索结果生成答案

前端应用场景：
- 项目文档查询
- 代码库搜索
- 技术栈最佳实践检索

5. MCP (Model Context Protocol)

目的：标准化AI模型与外部工具的连接

AI模型 ←→ MCP ←→ 外部工具/服务

好处：
- 统一接口标准
- 简化工具集成
- 提高互操作性

🛠 AI工程化概念

6. Fine-tuning - 微调

用途：针对特定任务优化模型

通用模型 → 领域数据训练 → 专业模型

前端场景：
基础代码模型 → 你的项目代码 → 定制化编程助手

7. Embedding - 向量嵌入

原理：将文本转换为数学向量

// 概念示例
"React组件" → [0.2, -0.1, 0.8, ...] (512维向量)
"Vue组件"   → [0.3, -0.2, 0.7, ...] (相似向量)

// 应用：语义搜索、相似度匹配

🎯 前端AI应用场景

8. 多模态AI

能力：处理文本、图像、音频等多种数据

前端应用：
- 设计稿 → 代码生成
- 语音 → 代码注释
- 截图 → 组件识别

9. Code Generation Pipeline

需求描述 → 架构设计 → 代码生成 → 测试编写 → 优化重构
     ↓           ↓          ↓         ↓        ↓
   规划Agent → 设计Agent → 编码Agent → 测试Agent → 优化Agent

🚀 实际应用建议

当前可以探索的方向：

  1. Prompt Engineering

// 结构化你的提示词
const promptTemplate = `
角色：${role}
任务：${task}
上下文：${context}
要求：${requirements}
输出格式：${format}
`;

  1. 自定义Agent开发

// 使用LangChain或类似框架
const codeReviewAgent = {
  tools: ['静态分析', '最佳实践检查', '性能分析'],
  workflow: ['接收代码', '多维度分析', '生成建议', '输出报告']
};

  1. 集成AI到开发流程

# GitHub Copilot
# Claude for VS Code
# 自定义ChatGPT插件
# 项目文档AI助手

🎯 学习路径建议

第一阶段：深入Prompt Engineering
├── 学习提示词设计模式
├── 实践少样本学习(Few-shot)
└── 掌握链式思维(Chain-of-Thought)

第二阶段：探索Agent开发
├── LangChain/LlamaIndex框架
├── 工具调用(Function Calling)
└── 工作流编排

第三阶段：AI工程化实践
├── 向量数据库应用
├── 模型部署与优化
└── AI产品设计

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