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title: 大模型相关术语和框架总结｜LLM、MCP、Prompt、RAG、vLLM、Token、数据蒸馏
type: source
tags: [LLM, MCP, RAG, vLLM, Token, 数据蒸馏]
date: 2025-12-20
source_file: ../raw/AI/大模型相关术语和框架总结｜LLM、MCP、Prompt、RAG、vLLM、Token、数据蒸馏.md
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## Summary
- 核心主题：大模型核心术语和技术框架
- 问题域：梳理LLM、MCP、RAG、Agent、LangChain、vLLM、蒸馏等术语
- 方法/机制：解释各术语的定义、原理和应用场景
- 结论/价值：为理解大模型技术体系提供基础词汇表

## Key Claims
- LLM（Large Language Model）：通常以参数规模≥1B被称为"大模型"
- Prompt：输入给大模型的语句
- [[MCP]]（Model Context Protocol）：为LLM提供标准化接口连接外部数据源和工具
- [[Agent]]：大模型+MCP工具融合后的智能体
- [[RAG]]（Retrieval-augmented generation）：检索增强生成，解决hallucination问题
- [[Embedding]]：向量化，将词转化为浮点型数字计算词与词之间的距离
- [[LangChain]]：快速实现agent的开发框架
- [[vLLM]]：通过PagedAttention和连续批处理优化GPU内存利用
- [[KV Cache]]：保存历史K/V向量，避免重复计算
- Token：大模型基本输入单元，中文约0.6个token/字符
- 数据蒸馏：用大模型生成精简数据训练小模型

## Key Concepts
- [[LLM]]：大语言模型
- [[MCP]]：模型上下文协议
- [[Agent]]：智能体
- [[RAG]]：检索增强生成
- [[Embedding]]：向量化
- [[LangChain]]：Agent开发框架
- [[vLLM]]：高效LLM推理引擎
- [[KV Cache]]：键值缓存
- [[Token]]：令牌，大模型基本输入单元
- [[数据蒸馏]]：知识蒸馏，用大模型数据训练小模型
- [[PagedAttention]]：vLLM的内存管理技术
- [[连续批处理]]：vLLM的推理优化技术
- [[Hallucination]]：大模型一本正经胡说八道的现象

## Key Entities
- [[LangChain]]：Agent开发框架
- [[vLLM]]：开源LLM推理优化项目

## Connections
- [[LLM]] ← uses ← [[Token]]
- [[LLM]] ← enhanced_by ← [[RAG]]
- [[LLM]] ← enhanced_by ← [[Agent]]
- [[Agent]] ← built_with ← [[MCP]]
- [[vLLM]] ← uses ← [[PagedAttention]]
- [[vLLM]] ← uses ← [[KV Cache]]
- [[数据蒸馏]] ← generates ← [[LLM]]

## Contradictions
