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docs/zh/intro/concepts.md

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+# 核心概念
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+本节介绍 Agents-Flex 框架使用的核心概念。建议仔细阅读，以便了解框架概念和逻辑。
+
+## 大语言模型（LLM）
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+大语言模型（Large Language Model, LLM）是 AI 应用开发的核心技术之一。它是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成人类语言。LLM
+通过海量文本数据训练，具备强大的上下文理解能力、多语言支持和广泛的领域知识。在 Agents-Flex 框架中，LLM
+是驱动智能对话、文本生成和其他任务的基础引擎。
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+**关键点：**
+
+- LLM 的能力范围包括问答、翻译、摘要生成等。
+- 在框架中，LLM 被用作核心推理组件。
+- 支持多种开源和闭源的 LLM 集成。
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+**示例代码：**
+
+```java
+Llm llm = OpenAILlm.of("sk-rts5NF6n*******");
+String response = llm.chat("what is your name?");
+
+System.out.println(response);
+```
+
+## 提示词（Prompt）
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+提示词（Prompt）是指用户或系统向大语言模型提供的输入文本。它是与 LLM 交互的主要方式，用于引导模型生成期望的输出。提示词的设计直接影响模型的响应质量和任务完成效果。
+
+**关键点：**
+
+- 提示词可以是问题、指令或上下文信息。
+- 设计良好的提示词能够显著提升模型的性能。
+- 在 Agents-Flex 中，提示词是任务执行的起点。
+
+面对不同的场景，Agents-Flex 提供了多种提示词的实现。
+
+- TextPrompt: 用于简单文本的提示词。
+- FunctionPrompt: 用于函数调用的提示词。
+- ImagePrompt: 用于图像的提示词。
+- HistoriesPrompt: 用于历史对话的提示词。
+- ToolPrompt: 用于调用工具确认的提示词。
+
+**示例代码（简单调用）：**
+
+```java 3
+Llm llm = OpenAILlm.of("sk-rts5NF6n*******");
+
+TextPrompt prompt = new TextPrompt("what is your name?");
+String response = llm.chat(prompt);
+
+System.out.println(response);
+```
+
+**示例代码（Function Calling）：**
+
+```java 3-5
+OpenAILlm llm = new OpenAILlm.of("sk-rts5NF6n*******");
+
+FunctionPrompt prompt = new FunctionPrompt(
+    "今天北京的天气怎么样"
+    , WeatherUtil.class);
+
+AiMessageResponse response = llm.chat(prompt);
+System.out.println(response.callFunctions());
+```
+
+## 提示词模板（Prompt Template）
+
+提示词模板（Prompt Template）是一种结构化的提示词设计方法。它通过预定义的模板格式，将动态变量插入到固定文本框架中，从而实现灵活且高效的提示词生成。提示词模板在批处理任务和多场景应用中尤为重要。
+
+**关键点：**
+
+- 模板通常包含占位符，用于动态替换用户输入或系统参数。
+- 提高了提示词设计的可复用性和一致性。
+- Agents-Flex 提供了内置的模板管理工具，简化开发流程。
+
+**示例代码：**
+
+```java
+TextPromptTemplate promptTemplate = TextPromptTemplate.create(
+    "你好，{name}  今天是:{x}"
+);
+
+Map<String ,Object> map = new HashMap<>();
+map.put("name","michael");
+map.put("x","星期五");
+
+System.out.println(promptTemplate.format(map));
+// 你好，michael  今天是:星期五
+```
+
+## 嵌入（Embedding）
+
+
+嵌入（Embedding）是将文本、图像或其他数据转换为向量浮点数据的技术。这些向量浮点数据捕捉文本、图像和视频的含义，泛应用于搜索、推荐和分类任务中。Embedding 数组的长度称为向量的维度。
+
+**关键点：**
+
+- 在 Agents-Flex 中，嵌入（Embedding）常用于语义检索和上下文理解。
+- 支持多种嵌入模型集成。
+
+**示例代码：**
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+```java
+Llm llm = OpenAILlm.of("sk-rts5NF6n*******");
+VectorData embeddings = llm.embed("some document text");
+System.out.println(Arrays.toString(embeddings.getVector()));
+```
+
+
+## 向量数据库（Vector Database）
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+向量数据库（Vector Database）是一种专门存储和检索高维向量的数据库系统。它优化了基于嵌入的相似性搜索，能够在大规模数据集中快速找到最相关的条目。矢量数据库是实现高效语义检索的关键组件。
+
+**关键点：**
+
+- 常见的矢量数据库包括 Milvus、ElasticSearch 和 Redis。
+- 在 RAG（检索增强生成）场景中，矢量数据库用于存储文档嵌入。
+- Agents-Flex 提供了与主流矢量数据库的无缝集成。
+
+**示例代码：**
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+```java
+RedisVectorStoreConfig config = new RedisVectorStoreConfig();
+config.setUri("redis://localhost:6379");
+config.setDefaultCollectionName("test05");
+
+// 创建 RedisVectorStore 实例
+DocumentStore store = new RedisVectorStore(config);
+
+// 为 RedisVectorStore 设置嵌入模型
+Llm llm = OpenAILlm.of("sk-rts5NF6n*******");
+store.setEmbeddingModel(llm);
+
+
+Document document = new Document();
+document.setContent("你好");
+document.setId(1);
+
+// 将文档存储到 RedisVectorStore 中
+store.store(document);
+
+
+SearchWrapper sw = new SearchWrapper();
+sw.setText("你好");
+
+// 搜索 RedisVectorStore 中的文档
+List<Document> search = store.search(sw);
+System.out.println(search);
+
+// 删除 RedisVectorStore 中的文档
+StoreResult result = store.delete("1");
+```
+
+
+
+## 函数调用（Function Calling）
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+函数调用（Function Calling）是指大语言模型根据用户需求调用外部工具或 API 的能力。这种机制扩展了 LLM
+的功能范围，使其能够执行复杂的任务，如查询数据库、调用天气服务或操作文件系统。
+
+**关键点：**
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+- 函数调用增强了 LLM 的实用性和灵活性。
+- Agents-Flex 支持自定义函数注册和调用逻辑。
+- 开发者可以通过函数调用实现特定领域的定制化功能。
+
+
+## Token
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+Token 是自然语言处理中的基本单位，通常是一个单词、标点符号或子词片段。LLM 的输入和输出均以 Token 为单位进行处理。Token
+的数量直接影响计算成本和模型性能。
+
+**关键点：**
+
+- 不同模型对 Token 的定义和处理方式可能有所不同。
+- 在大模型中，Token 往往和 “金钱” 是相等的，在大模型中，Token 消耗越多，由此产生的费用也就越多。
+- 在 Agents-Flex 中，开发者需要关注 Token 的使用效率和限制。
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+> 在英语中，一个 Token 大约对应一个单词的 75%, 《莎士比亚的全集》总共约 90 万个单词，翻译过来大约有 120 万个 Token。
+
+## 检索增强生成（RAG）
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+检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种结合检索和生成的方法。它通过从外部知识库中检索相关信息，增强大语言模型的生成能力，从而提高输出的准确性和可靠性。
+
+**关键点：**
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+- RAG 在问答系统、知识库查询等场景中表现优异。
+- 在 Agents-Flex 中，RAG 流程通常包括嵌入生成、矢量检索和上下文融合。
+- 通过 RAG，模型能够动态访问最新的外部信息。
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