🤖 AI · 技术概念 · 图解科普站
图了个AI
卡通化的AI讲解
把难懂的 AI / 技术概念,拆成一张张卡通信息图,好看又好懂。
不堆术语、不讲废话,翻开就能看懂。
🧠 好懂
🎨 图解
📈 循序渐进
🧭
学习路径
从会用 → 懂原理 → 能开发,跟着这条路线走
1
第 1 阶段 · 会用
会提问、会写提示词、会用 AI 工具提效
➜2
第 2 阶段 · 懂原理
搞懂 Token、模型怎么工作、Agent 是什么
➜3
第 3 阶段 · 能开发
能搭 AI 应用、会调模型、能做 Agent
📚
全部图解
共 37 篇 · 持续更新中
🤖
ReAct 模式 & CoT 思维链
图解 CoT 思维链怎么让模型一步步推理,以及 ReAct 模式如何在「想」之外还能「调用工具」。
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🔤
Token 是什么?大模型眼中的文字
模型不是按「字」读文字,而是把文字切成一个个「token」小积木。图解 token 是啥、怎么切、为什么决定价格。
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⚙️
大模型是怎么计算并输出 Token 的?
图解大模型推理全过程:分词 → 转向量 → 算每个 token 的概率 → 挑一个 → 循环,直到答案蹦完。
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Transformer:所有大模型的底子
图解 Transformer 架构:注意力机制、Q/K/V、Encoder/Decoder、多头注意力,以及它为什么这么强。
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💬
提示词工程入门:跟 AI 说话的艺术
从「说人话」到「说专业话」:用角色、步骤、示例、约束四招,把提示词从能用升级到好用。
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🔌
MCP:AI 世界的「USB-C」
图解 MCP(Model Context Protocol):开放标准、动态发现、Host/Client/Server 架构,以及它和 Function Calling 的分层协作关系。
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大模型的「怪脾气」:一张直觉地图
别背现象,看懂底层直觉。注意力 / Tokenizer / KV缓存 / 概率采样 / 语义激活——五个原理,解释大模型一堆「怪脾气」。
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AI 基础原理:从机器学习到大模型
AI 地基篇:机器学习三大类型、深度学习神经网络、模型训练的本质,最后串到大模型的「无监督预训练 + 强化学习」。
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深度学习详解:激活函数 · 反向传播 · 梯度下降 · 常见网络
神经网络内部到底怎么运转:激活函数、前向/反向传播、梯度下降与优化器、CNN/RNN/Transformer 常见网络,全图解。
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🛠️
Tool Calling:模型「动手」的完整链路
图解 Tool Calling 的完整七步链路,以及五层优化怎么把调用准确率从 72% 提到 96%+。
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WebSocket vs SSE:AI 聊天该用哪个
图解 SSE 和 WebSocket 的底层区别、各自局限,以及在 AI 对话场景下到底该选哪个。
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MCP 和 Skill:连接器 vs 专家手册
图解 MCP 和 Skill 的本质区别、层级关系,以及什么场景该用哪个、怎么配合。
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📞
Function Calling:模型「说」,代码「做」
图解 Function Calling 的原理:JSON schema 定义工具、两轮对话闭环、并行调用,以及它和 Tool Calling 的关系。
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📖
Skill 是什么:Agent 的「操作手册」
图解 Agent Skill:SKILL.md 结构、渐进式加载三层机制,以及它和 Tool/Prompt/Slash Command 的关系。
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Function Calling、Skill、MCP:三层架构
图解 Function Calling、MCP、Skill 的三层架构关系、依赖链条,以及一个完整场景里它们怎么分工。
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🔀
Function Calling 和 Tool Calling:到底啥区别
图解 Function Calling 和 Tool Calling 的本质区别:官方口径、概念演进、执行主体,以及常见误区。
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🔗
RAG 完整链路:从分块到回答
图解 RAG 的完整链路(分块→向量化→检索→Rerank→注入→生成),以及每环节的关键优化点和常见翻车原因。
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🔍
向量检索 vs 关键词检索 + 混合检索
图解关键词检索(BM25)和向量检索的区别、各自盲区,以及混合检索 + RRF 融合的工程做法。
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Query Rewrite:弥合提问与文档的鸿沟
图解 Query Rewrite 的目的,以及四种方法:直接改写、HyDE、Step-back Prompting、多 Query 扩展。
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✂️
RAG 的 Chunking 策略:怎么切才不亏
图解 RAG chunking 的本质权衡,六种主流策略对比,以及按文档类型的选型路径和参数经验值。
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RAG 落地最难的地方:不是跑起来,是调好
图解 RAG 落地三大难点:文档预处理、检索质量调优、效果评估,以及分层排查的方法论。
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结构化 Prompt 设计原则
图解结构化 Prompt 的骨架、分层构建 v0→v4、迭代优化方法论,以及智能问数 Agent 的 Text2SQL 实战。
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LLM 是怎么学会调用外部工具的
图解大模型工具调用能力是怎么训练出来的:SFT 学会输出结构化 JSON、RLHF 建立调用的边界感、运行时 Function Calling 机制。
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什么是 Agent?和普通 LLM 应用啥区别
图解 Agent 和普通 LLM 应用的本质区别:被动问答 vs 目标驱动、工具调用、记忆、Observe-Think-Act 循环。
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Agent 输出不稳定?按这个顺序排查
图解 Agent 输出不稳定的四步排查路径:System Prompt、工具调用链路、上下文结构、模型版本。
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MySQL 事务 & 隔离级别:小白也能懂
图解 MySQL 事务的 ACID 特性、四个隔离级别、脏读/不可重复读/幻读三个并发问题,以及 InnoDB 靠 MVCC + 间隙锁避幻读的原理。
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MySQL 索引是什么?为什么快?有哪些类型
图解 MySQL 索引的本质(像目录、以空间换时间)、为什么 B+ 树快,以及索引的三种分类方式。
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聚簇索引 vs 二级索引:回表与覆盖索引
图解 InnoDB 聚簇索引与二级索引的区别、回表开销,以及覆盖索引如何避免回表。
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联合索引 & 最左前缀 & 索引失效
图解联合索引结构、最左前缀原则、范围查询中断规则,以及 8 种索引失效的常见陷阱。
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项目里事务要注意什么?实战避坑指南
图解项目实战中事务最容易踩的坑:事务边界、大事务、锁等待、事务内远程调用、多数据源一致性等,附最佳实践。
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TCP 三次握手:连接是怎么建立的
图解 TCP 三次握手的完整流程、每一步状态变化、为什么是三次而不是两次,以及 SYN Flood 等高频追问。
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TCP 四次挥手:连接是怎么断开的
图解 TCP 四次挥手的完整流程、状态变化、为什么是四次、TIME_WAIT 的意义,以及 TIME_WAIT/CLOSE_WAIT 排查。
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TCP vs UDP:可靠慢 vs 快但不可靠
图解 TCP 和 UDP 的核心区别(连接/可靠/有序/头部/流控拥塞),以及各自的适用场景和高频追问。
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浏览器输入 URL 到页面显示全过程
图解从浏览器输入 URL 到页面显示的完整过程:DNS 查询、TCP 三次握手、TLS 握手、HTTP 请求响应、浏览器渲染五阶段。
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HTTPS vs HTTP:加密连接怎么来的
图解 HTTPS = HTTP + SSL/TLS:解决明文传输三大安全问题、TLS 握手流程、混合加密分工、以及为什么不全用非对称加密。
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MCP Server 怎么搭?从 15 行代码到接入宿主
手把手搭一个 MCP Server:15 行最小实现、Tool/Resource/Prompt 三种能力怎么注册、接入 Claude Desktop/Cursor、远程 Streamable HTTP 部署,最后讲工具多了怎么省 token。
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上下文管理怎么设计?多轮对话 & Agent
图解多轮对话/Agent 场景的上下文管理:组成结构、裁剪策略、压缩策略、排序策略、Agent 额外考量、工程落地要点。
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