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图解AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体

景点排名 2025年11月03日 22:27 8 aa

要想做人工智能RAG、大模型、智能体这三大核心技术是必不可少的，以下是AI三大核心技术（RAG、大模型、智能体）的图解说明及技术解析，结合文字描述帮助理解其关联与差异：

1. RAG（检索增强生成）

核心思想：通过外部知识库增强大模型的生成能力，解决幻觉问题。

图解流程：[用户提问] → [检索模块] → [相关文档/数据] → [拼接Prompt] → [大模型生成] → [精准回答]

关键点：

  • 检索：从数据库/知识库中查找与问题相关的片段（如Elasticsearch、向量数据库）。
  • 增强生成：将检索结果作为上下文注入Prompt，引导模型生成更准确的回答。
    应用场景：客服问答、事实核查、动态知识更新（如ChatGPT插件）

2. 大模型（LLM，大语言模型）

核心思想：基于海量数据训练的通用文本生成模型，具备涌现能力。
图解结构：[输入文本] → [Token化] → [Transformer层] → [自注意力机制] → [概率预测] → [生成文本]

关键点：

  • 规模效应：参数量级（百亿到万亿）带来逻辑推理、代码生成等能力。
  • 微调（Fine-tuning）：通过领域数据适配具体任务（如医疗、法律）。
    代表模型：GPT-4、Claude、LLaMA。

3. 智能体（Agent）

核心思想：赋予AI自主决策能力，通过工具调用与环境交互。
图解工作流：[目标] → [规划任务] → [选择工具] → [执行动作] → [反馈循环] → [达成目标]

关键组件：

  • 规划：拆解复杂任务（如"写报告"→"搜索资料→总结→润色"）。
  • 工具使用：调用API、数据库、计算器等（如ChatGPT的"代码解释器"）。
  • 记忆：保留历史交互信息以实现长期一致性。
    应用场景：自动化办公、AI科研助手、游戏NPC

三者的协同关系

图解AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体

  • RAG+大模型：弥补静态训练数据的局限性。
  • 大模型+智能体：将生成能力转化为行动力。
  • 智能体+RAG：动态获取任务所需知识

对比表格

技术

核心能力

依赖关系

典型应用

RAG

知识实时检索

需大模型生成

问答系统、知识库

大模型

文本生成与推理

需算力/数据

内容创作、代码生成

智能体

任务自动化

需大模型规划+工具

自动化流程、虚拟助手

通过上述图解和解析，可以看出三者共同构成现代AI系统的核心支柱：大模型是大脑，RAG是记忆外挂，智能体是四肢。实际应用中常组合使用（如AutoGPT=RAG+LLM+Agent）

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