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# LLM 技术图谱（LLM Tech Map）

LLM 技术图谱（LLM Tech Map）是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现，此图谱主要特点是“**专注于技术人视角**”，不求从 LLM 产业角度汇聚信息，而是希望让从事相关工作或是想了解 LLM 的技术人有一个快速感知。

LLM 技术图谱（LLM Tech Map）从基础设施、大模型、Agent、AI 编程、工具和平台，以及算力几个方面，为开发者整理了当前 LLM 中最为热门和硬核的技术领域以及相关的软件产品和开源项目。

**核心价值：帮助技术人快速了解 LLM 的核心技术和关键方向。**

### 基础设施

LLM 技术图谱（LLM Tech Map）的基础设施部分主要包括以下几个方面：

- 向量数据库：向量数据库是专门用于存储和检索向量数据的数据库，它可以为 LLM 提供高效的存储和检索能力。
- 数据库向量支持：传统数据库通常不支持向量数据的存储和检索，数据库向量支持可以为传统数据库添加向量数据的存储和检索能力。
- 大模型框架、微调 (Fine Tuning)：针对大模型的开发。
- 大模型训练平台与工具

### 大模型

LLM 技术图谱（LLM Tech Map）的大模型部分主要包括以下几个方面：

- 备案上线的中国大模型：有牌照提供服务的大模型，需要注意的是大模型和相应的产品多半名称不同。
- 知名大模型：在全球范围内，已经发布了多款知名大模型，这些大模型在各个领域都取得了突破性的进展。
- 知名大模型应用：LLM 已经在多种应用场景中得到了应用，包括文本生成、机器翻译、问答、自然语言推理等。

### AI Agent（LLM Agent）

LLM Agent 是指基于 LLM 技术构建的智能代理，它可以用于各种任务，比如让机器与 ChatGPT 交互，一层一层挖掘信息，自动化完成任务；比如由机器人构成的虚拟小镇。

### AI 编程

让 LLM 帮你编写代码。

### 工具和平台

LLM 技术图谱（LLM Tech Map）的工具和平台部分主要包括以下几个方面：

- LLMOps：简单点说（大家当前在说的），就是“快速从大模型到应用”。
- 大模型聚合平台：汇聚大模型能力，提供服务。
- 开发工具：其它开发相关的 LLM 工具。

### 算力

LLM 模型的训练和部署需要大量的算力，算力是 LLM 技术发展的关键因素。

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另外，图谱上这些方向都可以单独拉出相关的话题，比如（随便举几个不完整的例子）：

- 算力现在的行情就是“一片难求”……
- 向量数据库原本是国外有屈指可数的几家公司在发展，但当前国内 Zilliz 的 Milvus 已经取得了非常不错的成绩……
- LLMOps 的能力真的就只是“快速从大模型到应用”？
- 用机器去搞机器，LLM Agent 真能探到真实世界的边际吗？

有相关观点输出的同志可以直接联系我，一起策划、传播，一起玩。
```

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关联项目：https://gitee.com/oschina/awesome-llm

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