1.LLM
LLM是大语言模型
2.token
token并不等于词，token是大模型自己对文本的一个切分规则，切分之后的最小单元就是一个token
1个token平均等于0.75个英文单词，或者1.5-2个汉字。
3.context
Q：我们平常和LLM聊天，他会记住你之前的话，这是为什么呢？
A：我们每次和大模型对话，不只是发问题，还会把之前我们的整段对话历史一起发过去。这就是context上下文的概念。
context是大模型每次处理任务时所接收到的信息总和。
Q：context到底可以容纳多少个token？
A：context window 是context能容纳最大的token数量
4.prompt
给大模型的指令或者问题就是prompt
5.Tool
天气查询工具的调用流程
大模型：选择工具，归纳总结
工具：查询天气
平台：串联流程
Tool的本质就是给大模型提供调用外部的能力，让它能够感知和影响外部环境
6.mcp
上面说了，平台要把工具列表传给大模型，还要调用工具tool，要实现这些就得把tool接入平台，让平台知道自己可用的工具列表和所需要的参数。
mcp（模型上下文协议）就是平台接入工具的统一接入规范
