背景
对于ChatGPT等大语言模型的技术原理，简单说来就是它们通过预测最有可能出现的下一个词来生成文本。这种效果类似于搜索引擎的自动补全功能，每当我们输入一个单词或者短句，输入框就开始预测后续的文本，概率越高的词排在越前面。那么，模型具体是如何计算各个词出现的概率的呢？
简述
首先，这些模型基于大量的文本数据进行训练，通过神经网络（比如下文提到的基于Transformer架构的神经网络）来学习语言的模式和结构。在训练过程中，模型会不断调整其内部参数，以最大化对训练数据中下一个词的预测准确性。
其次，模型使用的是一种称为“自回归”的方法，即它会根据前面的词语来预测下一个词。每次预测时，模型会计算出所有可能词的概率分布，然后选择概率最高的词作为输出，这些概率是通过复杂的数学计算得出的，涉及大量的矩阵运算和激活函数。模型的每一层都会对输入进行处理，逐层提取出更高层次的特征，最终在输出层生成一个概率分布。
总之，ChatGPT等生成式大语言模型通过大量数据的训练和复杂的神经网络计算，来预测最有可能的下一个词，从而实现文本生成。
而让ChatGPT成功出圈的底层技术框架就是Transformer。2017年，一篇谷歌的论文《Attention Is All You Need》 提出Transformer架构，这标志着在自然语言处理领域中从传统的循环神经网络（RNN）向Transformer架构的转变。这篇论文的重要贡献在于引入了自注意力机制（Self-Attention），通过这一机制，Transformer能够并行地处理输入序列中的各个位置信息，从而更好地捕捉长距离依赖关系。
随着Transformer的提出，它迅速在各种自然语言处理任务中取得了突出的成绩，如机器翻译、文本生成、语言理解等。这种架构的优势在于能够有效地处理长距离依赖和上下文理解，而不像传统的RNN架构那样容易受到梯度消失或梯度爆炸问题的困扰。同时，Transformer的提出也促进了预训练模型的发展，例如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。这些模型在大规模文本语料库上进行预训练，并在特定任务上进行微调，取得了许多自然语言处理领域的最新突破。
Coze 是在 GPT 大模型之上AI Agent方向中的产品。它可以用来开发新一代 AI Chat Bot 的应用编辑平台，无论你是否有编程基础，都可以通过这个平台来快速创建各种类型的 Chat Bot，并将其发布到各类社交平台和通讯软件上。在此之前，开发者通常需要使用OpenAI提供的GPT OpenAPI来实现多轮对话、prompt预加载、私有知识库和调用自研接口等功能，成本较高。如今有了Coze这类Agent Framework，用户无需编程技能，仅需5分钟即可构建并发布一个自己的Bot。
什么是AI Agent
LLM作为推理引擎的能力不断增强，AI Agent框架为其提供了结构化思考的方法。软件生产正逐渐进入“3D打印”时代，可以根据用户需求进行个性化定制。Agent框架的目标是打造每位知识工作者信赖的AI工作伙伴，所以我们认为Agent产品需要具备一定的干预空间。目前实践中最具代表性的是两类Agent：中间层的Agent Framework和垂直领域的Vertical Agent。前者允许行业专家为自己创建Agent工作伙伴和工作流分身，使组织更加精简；后者专注于深耕某一领域的最佳实践，收集高质量的专有工作流数据。Coding Agent则是这两个方向的结合，具有潜力成为未来所有Agent与人类之间的翻译官。
一段网上对于AI Agent方向的描述，来源虎嗅《千亿美元AI Agent赛道，如何重构知识工作？》
ElasticSearch 是什么？
ElasticSearch（下文简称ES）是一个分布式的开源搜索和分析引擎，底层基于Lucene，适用多种数据类型，对外提供简单易用的 Restful 风格的 API 。 lucene是一个开源搜索工具包，基于java编写，其主要功能就是索引和搜索
使用场景
第一想到的场景就是各大搜索引擎，底层可能或多或少有ES的身影。
除此之外，在互联网领域，ES的主要应用场景还包括：
- 站内搜索、应用程序搜索
- 日志管理、监控、数据分析（通常使用ELK套件）
ELK 是一个由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 组成的开源数据分析和搜索解决方案。
- Elasticsearch（数据存储和搜索引擎）：一个分布式搜索和分析引擎，基于 Apache Lucene 构建。它主要用于存储、搜索和分析大规模数据。
- Logstash（日志采集和处理）：一个数据收集和处理引擎，能够从各种来源（如日志文件、数据库、消息队列等）收集数据，并将其传输到指定的存储目标。
- Kibana（数据可视化和分析）：一个数据可视化和分析工具，专为与 Elasticsearch 集成而设计。它提供了丰富的可视化组件和交互功能，帮助用户探索和分析数据。
- 基础设施指标和容器监测
什么是Thrift？
Thrift 是一套轻量级、跨语言、全栈式的RPC（远程过程调用）解决方案，最初由Facebook开发，后面进入Apache开源项目，包含了代码生成、序列化框架和RPC框架三大部分。大致相当于protoc + protobuffer + grpc。三部分的具体作用如下：
- 代码生成：Thrift提供了一个IDL（接口描述语言），用于定义数据类型和服务接口。通过Thrift编译器，可以根据IDL文件生成不同编程语言的代码。这些代码包括数据结构、客户端和服务器端的接口，使得不同语言的系统可以无缝地进行通信。
- 序列化框架：Thrift提供了高效的序列化和反序列化机制，用于将数据对象转换为字节流进行传输。Thrift支持多种传输协议（如二进制、压缩、JSON等）和传输层（如TCP、HTTP等），以满足不同的性能和兼容性需求。
- RPC框架：Thrift包含了一个强大的RPC框架，用于实现远程过程调用。通过Thrift生成的代码，客户端可以像调用本地函数一样调用远程服务，而服务器端则可以方便地实现这些服务接口。Thrift的RPC框架支持多种传输协议和传输层，确保了跨语言和跨平台的通信一致性。
