25｜工具与框架
徐昊
你好，我是徐昊，今天我们来继续学习 AI 时代的软件工程。
上节课我们讲解了如何使用大语言模型（Large Language Model，LLM）稳定地构造基于语义的自动化脚本，并介绍了三种今日常用的技巧。
今天我们要讨论一个更为前沿（cutting edge）的问题，在大语言模型时代（Large Language Model，LLM），框架与工具将何去何从？
知识复用还是载体复用？
你的第一个疑问可能是，为什么大语言模型会影响框架与工具？要知道，在大语言模型出现之前，我们复用知识的主要形式就是框架和工具。无论你是使用 ReactJS，还是 Spring Boot 编写前后端应用，实际上你复用了凝聚在这些框架中的知识。
所以使用框架和工具的过程，也是一个知识过程。你还会发现，当你能够熟练应用框架时，你基本上处于庞杂认知行为模式（Complicated），即按照框架提供的思路解决具体问题。而使用工具，或者工具性质的库，则更接近于清晰认知行为模式（Clear），即按照问题选取对应工具。
那么我们不禁要问一个问题，如果我掌握了凝聚在框架和工具中的知识，我是否还需要这些框架和工具？在 LLM 出现之前，答案是肯定的，因为我们无法直接复用知识，我们只能通过知识的载体——软件——对这些知识进行复用。
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1. 大语言模型（LLM）的出现改变了知识复用的方式，使得直接复用知识成为可能，对传统的框架与工具复用提出了挑战。 2. 直接复用知识与复用载体的比较表明，复用载体的方法对认知负载更大，但并没有额外的收益，因此提出了直接复用知识的可行性。 3. 大语言模型的应用范围广泛，可以实现对应功能，如调用openai chat api的js方法，支持参数化的prompt等，甚至可以在此基础上继续扩展功能，如构成chain或者flow。 4. 提示词模板化是非常重要的技巧，而LLM使得这一技巧得以应用，大多数使用LLM的框架都支持提示词模板。 5. 直接复用知识的可行性高，通过LLM可以很容易地实现对应的功能，甚至不需要任何框架的支持。 6. 示例应用展示了直接复用知识的实际应用，如调用openai chat api的js方法、处理返回结果的示例函数以及处理prompt组成chain的示例代码。 7. LLM的出现改变了知识复用的方式，使得直接复用知识成为可能，对传统的框架与工具复用提出了挑战。 8. 在评估任何框架、工具和产品时，需要考虑其对LLM的友好性（LLM Friendly）。 9. 对于自己构造的框架，需要考虑如何使其对LLM更友好，以提高知识的复用效率。 10. 可工作的知识（Working Knowledge）是一种有吸引力的知识载体，但目前仍需要进一步评估其有效性和适用性。
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