PythonAI算法
LLM 技术图谱解析：从基础设施到应用的全景指南
本文详细解析了 LLM 技术图谱，涵盖基础设施、大模型、AI Agent、AI 编程、工具平台及算力六大核心板块。内容梳理了向量数据库、微调框架、国内外主流模型、智能体架构及开发工具等关键技术点，旨在帮助技术人员快速构建对大模型生态的系统认知，理解从底层算力到上层应用的全链路技术选型与趋势。
本文详细解析了 LLM 技术图谱，涵盖基础设施、大模型、AI Agent、AI 编程、工具平台及算力六大核心板块。内容梳理了向量数据库、微调框架、国内外主流模型、智能体架构及开发工具等关键技术点，旨在帮助技术人员快速构建对大模型生态的系统认知，理解从底层算力到上层应用的全链路技术选型与趋势。
大型语言模型（Large Language Model, LLM）技术的快速发展正在重塑软件开发的范式。为了帮助技术人员快速构建知识体系，LLM 技术图谱（LLM Tech Map）将相关技术进行了系统化和图形化的呈现。本图谱专注于技术人视角，旨在梳理当前 LLM 领域中最为热门和硬核的技术领域、相关的软件产品以及开源项目，帮助开发者跨越从基础设施到 AI 应用的鸿沟。
基础设施是支撑大模型运行与优化的基石。这一层级涵盖了数据存储、检索、训练框架及平台工具，决定了模型的性能上限与开发效率。
向量数据库是专门用于存储和检索高维向量数据的数据库系统，它是实现 RAG（检索增强生成）等应用的核心组件。相比传统数据库，向量数据库能够高效处理相似度搜索任务，为 LLM 提供外部知识库支持。
主要代表项目包括：
许多传统数据库通过引入向量插件或原生支持，降低了向量存储的门槛。这使得企业无需迁移数据即可利用现有架构进行语义检索。
常见支持方案包括：
针对大模型的二次开发与优化，微调（Fine Tuning）是关键环节。通过特定领域数据训练，可以显著提升模型在垂直场景的表现。
核心框架与工具：
完整的训练流程需要强大的算力调度与工程化工具支持。
大模型部分涵盖了备案上线的中国模型、全球知名模型及其应用场景。理解不同模型的特性有助于选择合适的基座。
国内大模型发展迅速，多家厂商推出了具备商业落地能力的模型，通常拥有相应的牌照提供服务。
全球范围内，开源与闭源模型并存，推动了技术的快速迭代。
模型能力已渗透至多种应用场景，包括文本生成、机器翻译、问答推理等。
AI Agent 是指基于 LLM 技术构建的智能代理，它能够感知环境、规划行动并执行任务。Agent 是大模型从被动响应走向主动服务的关键演进。
AI Agent 的核心驱动力是大模型，并在此基础上增加了三个关键组件：
AI 编程是指利用人工智能技术辅助代码编写、测试与维护的过程。它已成为提升软件工程效率的重要生产力工具。
LLMOps 与大模型聚合平台构成了连接模型与应用的桥梁，解决了部署、监控与调用的标准化问题。
LLMOps 关注从大模型到应用落地的全流程管理，包括版本控制、评估、监控与回滚。
汇聚多方模型能力，提供统一 API 接口，降低接入成本。
算力是 LLM 发展的物理基础，训练与部署均依赖高性能计算资源。
LLM 技术图谱展示了从底层硬件到上层应用的完整生态。随着基础设施的完善，模型能力的边界不断拓展，Agent 技术使得 AI 具备了更强的自主性。对于开发者而言，掌握 Python 编程、熟悉主流框架（如 LangChain、PyTorch）、理解向量检索原理以及关注国产算力适配，将是进入该领域的关键技能。未来，随着多模态能力的融合与端侧算力的提升，LLM 将更加深入地融入各类软件系统中，成为基础设施的一部分。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online