参考资料

系统梳理 AI 领域核心论文、技术文档、工具平台与社区资源，是持续学习与工程实践的基础。

核心论文

以下论文涵盖本书各章节的核心理论基础，包括大语言模型、向量检索、智能体、AI 原生架构等多个领域。建议读者根据实际需求选择性深入研究。

大语言模型基础

Language Models are Few-Shot Learners
Brown, T., et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners.”
arXiv:2005.14165 - arxiv.org
Attention Is All You Need
Vaswani, A., et al. (2017). “Attention Is All You Need.”
arXiv:1706.03762 - arxiv.org

提示词工程

Chain-of-Thought Prompting
Wei, J., et al. (2022). “Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models.”
arXiv:2201.11903 - arxiv.org
Self-Consistency
Wang, X., et al. (2022). “Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models.”
arXiv:2203.11171 - arxiv.org
Tree of Thoughts
Yao, S., et al. (2023). “Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models.”
arXiv:2305.10601 - arxiv.org
Automatic Prompt Engineering
Zhou, Y., et al. (2022). “Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers.”
arXiv:2211.01910 - arxiv.org

智能体与自主系统

ReAct
Yao, S., et al. (2022). “ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models.”
arXiv:2210.03629 - arxiv.org
Reflexion
Shinn, N., et al. (2023). “Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning.”
arXiv:2303.11366 - arxiv.org
Toolformer
Schick, T., et al. (2023). “Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools.”
arXiv:2302.04761 - arxiv.org

向量数据库与检索增强

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Lewis, P., et al. (2020). “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks.”
arXiv:2005.11401 - arxiv.org
Dense Passage Retrieval
Karpukhin, V., et al. (2020). “Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering.”
arXiv:2004.04906 - arxiv.org

AI 原生架构与基础设施

The Berkeley View on Serverless Computing
Jonas, E., et al. (2019). “The Berkeley View on Serverless Computing.”
arXiv:1902.03383 - arxiv.org
Borg, Omega, and Kubernetes
Burns, B., et al. (2016). “Borg, Omega, and Kubernetes.”
ACM Queue, 14(1) - acm.org

技术文档

本节收录主流大模型厂商、开源社区和云服务商发布的各类技术文档，涵盖模型使用、向量数据库、智能体框架、AI 基础设施等多个领域。

大模型服务

智能体框架

向量数据库

AI 基础设施

Model Context Protocol

Model Context Protocol（MCP）是新兴的大模型上下文交互标准，便于跨平台集成和上下文管理。

实用指南

推荐以下实用指南，帮助快速上手提示词设计与工程实践。

工具和平台

常用工具和平台有助于提示词实验、调优与集成，建议结合实际需求选用。

社区资源

活跃的社区有助于获取最新动态、经验分享与问题解答，建议积极参与。

总结

本文系统梳理了本书各章节涉及的核心论文、技术文档、工具平台及社区资源，涵盖 AI 基础、大模型应用、智能体构建、向量数据库、AI 原生架构、基础设施等多个领域，覆盖理论基础、工程实践与生态应用。建议读者根据所读章节选择相关资源，优先阅读核心论文与主流技术文档，积极参与社区交流，不断跟进领域最新进展。随着 AI 技术的快速演进，持续关注原始论文、官方文档和开源社区将有助于把握最佳实践和前沿动态，为 AI 原生应用的开发和部署提供坚实的理论与实践支撑。

发布于: 2025/10/18 • 最后更新: 2025/11/04 • 字数: 1080 • 阅读时间: 3 mins