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做网站之前需要准备什么,自适应营销网站,个人怎么做旅游网站,新鸿儒网站我们要把 AI 大模型当做人的大脑#xff0c;因此调用 AI 大模型#xff0c;相当于调用一个人#xff0c;把 AI 大模型当人看#xff0c;TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果#xff0c;但结果不一定正确。 因此在 AI 大模型的推理基础上#xff0c;通过 RAG、Agent…我们要把 AI 大模型当做人的大脑因此调用 AI 大模型相当于调用一个人把 AI 大模型当人看TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果但结果不一定正确。因此在 AI 大模型的推理基础上通过 RAG、Agent、MCP、Function Calling、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI通用人工智能。这些技术到底有哪些区别和联系下图作了横向对比接下来我们详细剖析。一、大语言模型LLM大语言模型LLM是通过深度学习方法利用庞大的文本数据集进行训练的机器学习模型它具备生成自然流畅的语言文本以及准确理解语言文本深层语义的能力。大语言模型广泛应用于各种自然语言处理任务包括但不限于文本分类、智能问答以及人机交互对话等是 AI 领域的重要支柱之一。过去的一年中大语言模型及其在 AI 领域的应用受到了全球科技界的广泛关注。特别值得注意的是这些大语言模型在规模上取得了显著的增长参数量从最初的数十亿激增到如今惊人的万亿级别。这一飞跃性的增长不仅使得大语言模型在捕捉人类语言的微妙差异上更为精准更让它能够深入洞察人类语言的复杂本质。随着 DeepSeek V3 的发布回顾过去的一年大语言模型在多个方面取得了显著的进步包括高效吸纳新知识、有效分解复杂任务以及图文精准对齐等。随着技术的不断演进和完善大语言模型将继续拓展其应用边界为人们带来更加智能化、个性化的服务体验从而深刻改变我们的生活方式和生产模式。大语言模型拥有推理能力TA 是一切应用的基石。二、检索增强生成RAGRAGRetrieval-Augmented Generation技术是一种集成检索与生成双重能力的知识增强方案旨在应对复杂多变的信息查询和生成挑战。在如今的大模型时代背景下RAG 巧妙地引入外部数据源比如本地知识库或企业信息库为 AI 大模型赋予了更强大的检索和生成实力从而显著提升了信息查询和生成的品质。RAG 技术的核心在于它将先进的向量数据库与大模型的智能问答能力进行了完美结合。知识库中的信息被精心存储在向量数据库中当接收到用户的问题时系统能够迅速从知识库中检索出相关的知识片段。随后这些片段会与大模型的智慧相结合共同孕育出精确而全面的回答。这种技术的运用极大地提高了 AI 系统在处理复杂问题时的准确性和响应速度为用户带来了更加优质和高效的体验。总之RAG 技术就是给大语言模型新知识。三、智能体Agent在 AI 大模型时代任何具备独立思考能力并能与环境进行交互的实体都可以被抽象地描述为智能体Agent。这个英文词汇在 AI 领域被普遍采纳用以指代那些能够自主活动的软件或硬件实体。在国内我们习惯将其译为“智能体”尽管过去也曾出现过“代理”、“代理者”或“智能主体”等译法。智能体构建在大语言模型的推理能力基础上对大语言模型的 Planning 规划的方案使用工具执行Action ,并对执行的过程进行观测Observation,保证任务的落地执行。总之Agent 智能体 大语言模型的推理能力 使用工具行动的能力。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】四、MCPModel Context ProtocolMCP模型上下文协议是由 Anthropic 定义的一个开放协议标准化应用程序如何为大语言模型LLM提供上下文。更具体地说它试图标准化基于 LLM 的应用程序与其他环境集成的协议。在 AI Agent 系统Agentic Systems中上下文可以通过多种方式提供1、外部数据这是长期记忆的一部分。2、工具系统与环境交互的能力。3、动态提示词可以作为系统提示词System Prompt的一部分注入。第一、为什么要标准化目前AI Agent 应用的开发流程很混乱1、有许多 AI Agent 框架存在细微差异。虽然看到生态系统蓬勃发展令人鼓舞但这些细微差异很少能带来足够的价值但可能会显著改变你的代码编写方式。2、与外部数据源的集成通常是临时实现的并且使用不同的协议即使在组织内部也是如此。对于不同公司来说这显然是如此。3、工具在代码库中以略微不同的方式定义。如何将工具附加到增强型 LLM 上也是不同的。目标是提高我们创新 AI Agent 应用的速度、安全性以及将相关数据带入上下文的便利性。第二、MCP 架构设计1、MCP Host使用 LLM 为核心并希望通过 MCP 访问数据的程序。2、MCP Client与 MCP Server 保持1:1连接的客户端。3、MCP Server每个 MCP Server 都通过标准化的模型上下文协议公开特定功能的轻量级程序。4、Local Data Sources你计算机上的文件、数据库和服务MCP Server 可以安全访问。5、Remote Data Sources通过互联网可用的外部系统比如通过 APIMCP Server 可以连接到这些系统。五、Function CallingFunction Calling 是由 OpenAI 等公司推动的一种技术它允许大语言模型LLM通过自然语言指令与外部工具和服务进行交互从而将自然语言转换为具体的 API 调用。这一技术解决了大语言模型在训练完成后知识更新停滞的问题使大模型能够获取实时信息比如当前的天气、股市收盘点数等。第一、工作原理Function Calling 的工作原理可以通过以下4个步骤来理解1、识别需求大模型识别出用户的问题需要调用外部 API 来获取实时信息。比如用户询问“今天北京的天气如何”大模型会识别出这是一个关于实时天气的问题。2、选择函数大模型从可用的函数库中选择合适的函数。在这个例子中大模型会选择 get_current_weather 函数。3、准备参数大模型准备调用函数所需的参数。例如{ “location”: “北京”, “unit”: “celsius”}3、调用函数AI 应用使用这些参数调用实际的天气 API获取北京的实时天气数据。4、整合回答大模型将获取的数据整合成一个完整的回答比如“根据最新数据北京今天的天气晴朗当前温度23°C湿度45%微风。今天的最高温度预计为26°C最低温度为18°C。”第二、对开发者的好处对于开发者来说使用 LLM 的 Function Calling 入门相对容易。开发者只需按照 API 的要求定义函数规格通常是 JSON 格式并将其随 Prompt 请求发送给大模型。大模型会根据需要调用这些函数整个逻辑相当直观。因此对于单一大模型、少量功能的简单应用Function Calling 的实现非常直接几乎可以“一键”将大模型输出对接到代码逻辑中。第三、局限性然而Function Calling 也有一些局限性缺乏跨大模型的一致性每个 LLM 供应商的接口格式略有差异这使得开发者在支持多个大模型时需要为不同的 API 做适配或者使用额外的框架来处理这些差异。平台依赖性Function Calling 通常依赖于特定的平台或框架这限制了其在不同环境中的通用性。扩展性有限虽然 Function Calling 能够解决特定问题但在面对更复杂的任务时其扩展性可能会受到限制。开发者可能需要为每个新功能编写新的函数并确保这些函数与模型的交互逻辑兼容。第四、总结Function Calling 是一种强大的工具它为大语言模型提供了与外部工具和服务交互的能力从而解决了大模型知识更新停滞的问题。然而它的局限性在于缺乏跨模型的一致性和平台依赖性。尽管如此Function Calling 仍然是一个重要的技术尤其是在需要快速实现特定功能时。未来随着技术的不断发展我们期待看到更多能够克服这些局限性的解决方案。六、知识库对于企业而言构建一个符合自身业务需求的知识库是至关重要的。通过RAG、微调等技术手段我们可以将通用的大模型转变为对特定行业有着深度理解的“行业专家”从而更好地服务于企业的具体业务需求。这样的知识库基本上适用于每个公司各行各业包括市场调研知识库、人力资源知识库、项目管理知识库、技术文档知识库、项目流程知识库、招标投标知识库等等。知识库的技术架构分为两部分第一、离线的知识数据向量化加载通过文档加载器Document Loaders加载数据/知识库。拆分文本拆分器将大型文档拆分为较小的块。便于向量或和后续检索。向量对拆分的数据块进行 Embedding 向量化处理。存储将向量化的数据块存储到向量数据库 VectorDB 中方便进行搜索。第二、在线的知识检索返回****检索根据用户输入使用检索器从存储中检索相关的 Chunk。生成使用包含问题和检索到的知识提示词交给大语言模型生成答案。总之知识库是 AI 大模型应用的知识基础。七、向量数据库向量数据库是专注于存储和查询向量的系统其向量源于文本、语音、图像等数据的向量化表示。相较于传统数据库向量数据库更擅长处理非结构化数据比如文本、图像和音频。在机器学习和深度学习中数据通常以向量形式存在。向量数据库凭借高效存储、索引和搜索高维数据点的能力在处理比如数值特征、文本或图像嵌入等复杂数据时表现出色。总之知识库的存储载体往往是向量数据库另外在数据存储和检索上向量数据库以向量空间模型高效存储和检索高维数据为 AI 大模型和 Agent 智能体提供强有力的数据支持。八、知识图谱知识图谱是一种基于实体和关系的图结构数据库旨在表示和管理知识。它采用结构化数据模型来存储、管理和显示人类语言知识。知识图谱通过语义抽取建立人类语言知识间的关系形成树状结构。实体如人、地点、组织等具有特定属性和关系这些关系连接着不同的实体。通过数据挖掘、信息处理和图形绘制知识图谱揭示了知识领域的动态发展规律为学科研究提供了有价值的参考。医疗领域是知识图谱技术的一个广泛应用场景它可以帮助临床诊疗、医疗数据的整合与利用并通过实体识别、关系抽取和数据集训练以图谱形式展示关键节点和它们之间的联系从而支持更精准的医疗决策。与此同时在智能推荐、自然语言处理、机器学习等领域也具有广泛的应用。尤其在搜索引擎领域它能够提高搜索的准确性为用户提供更加精准的搜索结果。总之知识图谱本质上是一种叫作语义网络的知识库即一个具有有向图结构的知识库其中图的结点代表实体或者概念而图的边代表实体/概念之间的各种语义关系。九、AGIAGI通用人工智能作为 AI 发展的终极愿景追求的是让智能系统具备像人类一样理解和处理各种复杂情况与任务的能力。在实现这一宏伟目标的过程中AI 大模型、Prompt Engineering、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等技术扮演着至关重要的角色。这些技术元素在多样化的形态中相互协作共同推动 AI 技术持续向前发展为实现 AGI 的最终目标奠定坚实基础。为了帮助同学们彻底掌握 AI 大模型 Agent 智能体、知识库、向量数据库、 RAG、微调私有大模型的应用开发、部署、生产化我会开场直播和同学们深度剖析请同学们点击以下预约按钮免费预约。十、如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】