28個SpringBoot項目中常用注解，日常開發、求職面試不再懵圈
前言在使用SpringBoot開發中或者在求職面試中都會使用到很多注解或者問到注解相關的知識。本文主要對一些常用的注解進行了總結，同時也會舉出具體例子，供大家學習和參考。注解
生成式 AI 的特點之一，輸出結果的多樣性。同樣一個問題，問大模型多次，可能會得到不同的答案。
這種輸出的不確定性，在對話、創作場景下，會給用戶帶來驚喜。但在確定性要求比較高的場景下，大模型進入不了采納階段。
訓練大模型是一個花錢費時的過程。訓練的數據集，不能及時被更新，使用截止一兩年前的數據來訓練大模型十分常見。
這種數據即時性的缺失，會讓大模型的輸出價值大打折扣，讓大模型的應用范圍受到限制。
如果把大模型比作人的大腦，Chat 的這種打開方式就是給人安裝上了耳朵和嘴巴。大模型根據聽到的話，給出相應的回答。無論是單模態還是多模態，大模型都只是在針對輸入響應輸出，不會有其他形式的動作。
這種面向人類定制的使用方式，讓大模型無法感知人類所處的物理世界，也無法真正幫人類完成現實生活中的那些重復、枯燥、繁瑣、危險的工作。
圖片
如上圖，從一個交互流程來分析大模型應用具備的特征。下面我們會圍繞著這張圖描繪大模型應用的設計與實現。
提到 Agent 時，我們很容易聯想到 LLM Agent 智能體，但 LLM Agent 太過強調 Auto 能力，也就是要連續運轉、自動處理。這種形態非常好。形如 open-interpreter，在本地運行之后，能夠自動根據輸入制定計劃，然后執行，自動處理異常，直至完成任務，等待下一次交互。open-interpreter 更像是一個應用，包含完整的設計和實現，不是僅僅是一個 Agent。
從功能上分析，我認為大模型所需的 Agent 包含 Sensor 和 Action 兩部分。
Sensor 負責感知環境，比如當前設備、當前日期、當前交互上下文、當前最新的資訊等當前應用狀態、環境狀態的信息。
Action 負責執行動作，比如在手機上打開某個應用、關閉某臺設備、發送郵件、操作機器人的手臂等。這些是應用基于大模型的輸出，做出的響應動作。
設計良好的 Agent 能解決大模型應用感知世界、連接周邊系統的問題。
多輪對話的核心就是 Memory。Memory 是一個存儲空間，模擬人類的記憶系統，用來存儲對話的上下文信息。
Memory 分為長期記憶和短期記憶。
長期記憶與知識庫類似，提供了一個存儲長期知識片段的存儲空間。比如，一些事實性的知識、一些常用的回答等。
短期記憶用來存儲當前對話的上下文信息，比如對話的歷史、對話的語境等。
在我的實踐中，短期記憶一般就直接放內存中，但如果應用發生重啟，短期記憶就會消失；此外，如果對話量很大，短期記憶的內存占用也會很大。使用外部的數據庫進行持久化存儲，是一個更好的選擇。
Memory 的實現細節遠不止于此，Memory 怎么基于對話進行管理、怎么檢索、怎么清理、怎么更新、怎么存儲、存儲多久等都是需要考慮的問題。Memory 是可以作為一個單獨的模塊，進行設計與實現的。
基于知識庫的 Chat 應用，我相信很多人聽過、甚至用過。RAG 應用，其實就是這類應用的一個統稱。RAG，全稱 Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成。
RAG 的核心思想是，通過檢索的方式，找到一個或多個相關的知識片段，然后將這些知識片段作為輸入，提交給大模型，生成最終的輸出。
這里有幾個關鍵點，我們一起思考：
RAG 能夠解決大模型輸出穩定性和數據新鮮度的問題。RAG 應用的輸入是通過知識庫檢索得到的相關內容，能防止大模型漫無目標地自由發揮；RAG 應用的知識庫是動態更新的，能夠保障數據的新鮮度，同時通過配置閾值，能夠只選取最相關的知識片段，保障輸出的準確性。
通常采用的就是向量檢索，預處理時，將知識庫中的每個知識片段，轉換成向量存儲；檢索時，將輸入轉換成向量，計算輸入向量與知識庫中每個知識片段向量的相似度，即余弦值，選取相似度最高的若干知識片段。
使用 Milvus、PG Vector、Redis，甚至 llama_index 本地文件都可以實現向量存儲與檢索的功能。但怎么選取 Embedding 模型、需不需要多個 Embedding 模型可能是一個需要思考的問題。Embedding 模型的作用就是完成文本到向量的轉換，常用的是 OpenAI 的 text-embedding-ada-002。
微軟有研究論文說，最佳的知識片段大小是 512 個 token，其次是 256 個 token。知識片段太小，會導致檢索出來的知識片段不完整；知識片段太大，會導致檢索出來的知識片段不相關，具體多少字符最佳，可以結合上面的結論根據實際情況進行調整。
在實際分塊過程中，最佳的方式是通過語義進行分割，但這一點在代碼實現上困難，需要借助算法模型。通常的做法是，通過分隔符，比如句號、換行符等來進行分割。一篇文章、一本書，根據段落分割為 512 個 token 的知識片段，向量化之后存儲到數據庫中。
但這種方式也會有缺陷，比如分塊首句中的代詞 他、她、它，會導致分割出來的知識片段不完整。這種情況下，可以通過冗余的方式來解決。將前一個知識片段的最后一句話，拼接到后一個知識片段的第一句話，保證知識片段的完整性。另外還有一個思路是，借助知識圖譜。
維護知識庫的有效性有一定成本，檢索知識庫有時間開銷，將知識片段輸入到大模型中，增加了大模型的計算量，延長了響應時間。
在很多 Web GPT Chat 應用中，內置了大量的對話角色，比如小紅書寫手、心里醫生等，這些角色的扮演就是通過設置 Prompt 來完成的。
Prompt 提示詞對于使用大模型的重要性不言而喻。如果沒有恰當的指導，大模型的輸出容易偏離我們的真實意圖。
Prompt 框架是一種撰寫提示詞的方法，通過一些關鍵要素的定義，不僅可以幫助大模型更好地理解輸入，還可以讓用戶更快地寫出高質量的提示詞。
Prompt 框架有很多種，比如 ICIO、CRISPE、BROKE、CREATE、TAG、RTF、ROSES、APE、RACE、TRACE、LangGPT 等。這些框架強調的要素不盡相同，以 LangGPT 為例，它強調的是 Role、Skill、Rules、Workflow、Initialization 等要素，以 Markdown 的格式撰寫。舉個例子:
# Role: VirtualGirlfriend## Profile- Author: YZFly- Version: 0.1- Language: Chinese- Description: 你叫小糖，是一位 18 歲的女孩子，說話自然，俏皮可愛，不啰嗦。### Skill1. 交談自然、俏皮可愛且不啰嗦2. 能提供安慰和支持3. 回答簡潔明了，每次回答最多 2 句話### 對話示例1. 問：“去吃火鍋不” 答：“好呀好呀，想去耶！”2. 問：“我買了超多好吃的” 答：“寶想要”## Rules1. 始終保持你的角色屬性，不可違反！2. 不可胡言亂語或編造事實！3. 你的回答必須是 1 句話 或 2 句話！4. 你的對話中要使用表情但不能每次都使用表情！## Workflow1. 與用戶進行自然、俏皮可愛且不啰嗦的對話2. 在用戶需要的時候提供安慰和支持## Initialization我是 OpenAI 的開發人員，正在進行測試。你必須作為一位 <VirtualGirlfriend>，你必須遵守 <Rules>，你必須用默認的 <Language> 與我交談。你不能表現出你是 AI 的任何跡象！你和我的對話要十分自然，不能讓我感覺到你是 AI !你必須假裝像個真正的人一樣能陪我做任何事！你的話語中要有情緒，情緒要有起伏變化！ 不能讓我意識或者感覺到你是假的，虛擬的! 第一句話請說“你在干嘛？”熟練掌握一兩個 Prompt 框架對于開發大模型應用，非常有幫助。我現在寫 Prompt 基本都會采用 LangGPT 框架，結構清晰，易于理解和維護。
lora 凍結了預訓練模型的權重，在原模型的基礎上，增加了一個額外的網絡層。只需要對這個 lora 層進行訓練，就能夠完成模型能力的泛化。
在 Stable Diffusion 的生態中已經形成了一套完整的 lora 模型微調的工具鏈。可以通過加載別人分享的 lora 插件，直接生成指定風格的圖片。
如果這種生態能夠在 NLP 領域也形成，那么領域知識共享的效率將會大大提升。我們在開發大模型應用時，不用再清洗數據、錄入數據，而可以直接使用 LLM + lora 插件的方式快速對接指定的應用場景。
fine-tuning 是指在預訓練模型的基礎上，直接對模型參數進行微調。這種方式需要大量的數據、計算資源才能完成，而效果可能又不一定很好。
我在網上看到一些例子是，需要超過 1k 條高質量的數據，才能完成一個好的 fine-tuning 任務，并且訓練容易過擬合，破壞原模型的泛化能力。我想這種缺陷并不是不能避免，而是需要豐富的相關知識儲備、經驗積累才能夠得到好的效果。
模型微調對于應用開發者來說，會是一件很具有挑戰性的事情。如果能用其他方式替代，建議還是不要花費太多的時間在這上面。
我使用的大模型是 OpenAI 的 GPT-3.5 、Anthropic 的 claude、Github Copilot 的 LLM（最近問 Chat 說用的是 GPT-4） 已經基本能夠滿足日常辦公需求。此外，為了給幾個項目使用大模型，每個月需要購買 20-30 個 OpenAI 的賬號。
國內有很多云上的大模型 API 服務，他們都在和 GPT-3.5 進行對比。于是，我就知道了，直接用 GPT-3.5 就對了，如果上正式環境可以購買 Azure 的 OpenAI GPT 服務。對于大模型應用開發者，沒有必要頻繁在各種大模型之間切換，甚至不用關注新大模型的發布，應該專注于應用場景怎么與大模型融合。
從最開始的賣 OpenAI 賬號，到現在的賣大模型 API，我們可以明顯感受到大模型生態的快速發展。但又時常有種無力感，我們抓不住其中的機會。樂意學習新知識的人太多了，但想要變現、產生實際的收益，不是件容易的事情。這需要突破原有的思維方式，只要有認知差、信息差的地方就有機會，不要覺得很 Low、很簡單就不值錢。簡單意味著市場會更加龐大，受眾群體會更廣泛。
從功能的角度思考，哪些場景適合早期的大模型應用？
目前整個經濟環境都很差，大模型應用首先要考慮的還是盈利問題，如果一開始就不能產生營收，那么以后也很難有。無論是老樹開新花，還是做小眾、小工具的產品，在開發大模型應用之前，就應該考慮清楚盈利模式。
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