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郑州哪里培训网站建设优化好一点,万网可以花钱做网站吗,大型网站外链是怎么建设的,网络seo是什么工作文章解释了AI领域的三个关键概念#xff1a;LLMs作为天才大脑提供思考能力但有知识时效性#xff1b;RAG作为记忆系统链接外部知识库解决实时性问题#xff1b;AI Agent作为执行层具备自主行动能力。三者并非竞争技术#xff0c;而是在不同层面满足不同场景需求…文章解释了AI领域的三个关键概念LLMs作为天才大脑提供思考能力但有知识时效性RAG作为记忆系统链接外部知识库解决实时性问题AI Agent作为执行层具备自主行动能力。三者并非竞争技术而是在不同层面满足不同场景需求。未来AI应用架构应结合三者优势用LLMs进行推理用RAG确保准确性用Agent实现自主性共同构建完整的AI智能系统。对于接触 AI 相关的朋友平时都会遇到很多新的概念先不说什么大模型的技术性的术语就AI应用方面的术语就非常多。而且现在还是依旧层出不穷。在技术迭代到一定程度之后它就必然会满足更多的实际场景而要满足某些实际场景的话并不是单单依靠某个单一技术就可以实现的。举个例子来说大家知道计算机技术最开始其实只有CPU和内存等外置硬件设备那个时候都是基于命令行方式来做一些计算工作普通人想要用起来计算机的话门槛极高。后来便有了Linux这类操作系统它可以支持自定义编程也就是在计算机硬件基础上来开发满足实际场景的软件这里面最典型的就是操作系统也就是我们现在用的Window、Mac等操作系统。这时候计算机PC和Windows、MAC等等都是当时为了满足大众使用计算机所创造出的术语/名词通过这个概念名词来定义某个技术的作用是什么相当于给它们起一个名字来表示。继续沿着操作系统之后就知道后面有很多基于操作系统之上的新名词诞生例如Web浏览器、客户端软件、Client/Server技术架构等等这些又都是在操作系统之上为了满足更多实际场景而开发出来的新东西而每一个都是满足当时场景下的新名词。所以在AI成为新的普适性的技术底座之前必然会有更多的名词定义出来而它也是为了满足特定场景解决特定问题所存在的必然。今天我们主要讲明白关于LLMs、RAG和AI Agent这三个定义的区别到底是什么这三者目前已经是做AI相关应用绕不过去的名词也是作为初入AI应用开发者必须了解掌握的基础知识。首先要先注意一点它们并不是竞争技术而是在三个不同层面满足不同实际场景的能力展示另外大部分人对它们使用方式都是错误的。LLM 全称是大语言模型Large Language Model它是AI应用的“天才大脑”这个天才大脑学习了过去上下五千年的所有知识是的是所有知识堪比“全能人”。这个“天才大脑”你问它啥它都能回答上来甚至还能帮助我们写写文章、分析点东西、编程、画画等等的。LLMs也分为很多种有底座大模型例如ChatGPT、DeepSeek、Qwen等等也有专有大模型也就是专门用来画画专门用来编写的模型例如绘画模型Midjourney、Stable Diffusion、Flux等等编程模型Claude、Curos、kimi-k2-thing等等。专有模型某种意义上来说也是基于底座通用大模型来单独训练出来的能力也就是让“天才大脑”对于某一个方面特别精通做了专项的训练。但是这个大模型有一个问题它只能知道过去已经发生的时候在上面也提到了它是基于过去的所有知识训练、学习出来的所以它的知识内容啊是有某一个时间节点的例如ChatGPT-5的知识时间就是2024年6月单独问这个模型2025年的事情它都不知道。当然现在是有了联网搜索的能力了但是这种其实是在大模型之外的Agent助手通过这个外部Agent助手可以爬取网站的数据或者通过搜索引擎Baidu、Bing、Google等来获取相关数据然后在交给大模型来总结分析。总结起来LLM 在思考方面非常出色但对当前情况却一无所知。这个时候就可以引出第二个名词解释就是RAG。RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成可以说是一个记忆系统它可以将原本静态固定的“天才大脑”LLM中的知识链接到外部实时的知识库当你提问问题的时候RAG会主动搜索外部数据拉去相关文档并将它们作为上下文输入到LLM中。这样就好比于原本是一个“书呆子”突然打开了视野变得灵活多动了对于原来静态的大模型来说动态信息、实时数据也就以为这它不需要重新训练了。在大模型训练也就是模型学习知识的过程是一个非常高昂成本的过程啥意思就是费钱不仅仅要买书、还要营养跟得上不然动不动就卡壳、生病出bug啥的所以要用很多高端GPU卡来吸收海量数据才能让这个大脑学会知识。最基础的工具是能够访问最新信息的能力。检索增强生成RAG为智能体提供了一张“借书证”使其能查询外部知识这些知识通常存储在向量数据库或知识图谱中——从公司内部文档到通过谷歌搜索获取的网络知识应有尽有。对于结构化数据自然语言到SQLNL2SQL工具则使智能体能够直接查询数据库从而解答诸如“上个季度我们的畅销产品有哪些”这类分析性问题。通过在发言前先查找相关信息——无论是来自文档还是数据库——智能体得以立足于事实显著地减少幻觉。RAG 流程结合了两个关键步骤1. 检索Retrieval当用户提出问题时系统首先从一个或多个外部、定制化的知识库如公司的内部文件、最新的数据库、特定领域文档等中检索出最相关的小块信息Chunk。增强生成Augmented Generation然后系统将用户的原始问题和检索到的相关信息作为上下文Context输入给 LLM指示 LLM 严格基于这些上下文信息来生成答案。RAG 就像是给那个“全能天才大脑”配备了一位随身图书馆助理1. 知识更新与定制当你问一个关于“公司最新财报”或“某本专业书籍第十章内容”的问题时RAG 不会依赖 LLM 内部的旧知识而是立即去检索公司内部最新的文档。2. 消除幻觉通过提供事实依据RAG 极大地降低了 LLM “胡编乱造”的风险因为它生成的答案是有据可查的。3. 引用来源优秀的 RAG 系统还能提供它查找信息的来源链接或文档页码增加了可信度。接下来还有最后一个名词就是AI Agent也叫做AI智能体为啥叫智能体结合上面LLM是思考RAG是提供信息但是它俩都不具备行动能力有脑有手但是不知道怎么走路。而AI Agent也就是智能体它就是围绕大脑LLM构建一个循环控制系统能够感知目标、规划步骤、执行动作、并能够反思结果。本质上智能体通过一个连续的循环过程来实现其目标。它可被分解为五个基本步骤获取任务该过程由一个具体且高层次的目标启动。此任务可由用户例如“为团队安排即将召开的会议出行事宜”提供或由自动触发机制例如“新收到一封高优先级客户工单”激活。扫描场景Agent感知到环境中获取上下文信息。这涉及协调层访问其可用资源“用户请求的内容是什么”、“我的术语记忆中有哪些信息我是否已尝试过执行此任务”、“用户上周是否曾向我提供过指导”、“我能从我的工具如日历、数据库或API中访问哪些内容”仔细思考这是智能体的核心“思考”循环由推理模型驱动。智能体首先将任务步骤1与场景步骤2进行分析并制定行动计划。这并非单一的思考过程而通常是一系列连续的推理链条“要预订行程我首先需要知道团队成员都有谁因此我会使用get_team_roster工具接下来我还需要通过calendar_api检查他们的日程安排。”采取行动编排层执行计划的第一步具体操作。它会选择并调用适当的工具——无论是调用API、运行代码函数还是查询数据库。这是代理基于自身内部推理真正作用于外部世界的行为。观察并迭代智能体观察其行动的结果。get_team_roster工具会返回一个包含五个名字的列表。这些新信息将被添加到智能体的上下文或“记忆”中。随后循环再次启动回到步骤3“现在我已获得名单下一步是查询日历确认这五个人的日程安排。我将使用calendar_api。”而真正的生产系统会叠加所有三个用 LLM 进行推理**用 RAG 确保准确性以及用Agent框架实现自主性。**使用 LLM 单独处理纯语言任务时写作、摘要、解释。当准确性至关重要时添加 RAG从内部文档、技术手册、特定领域知识中回答。需要真正自主性时部署 Agents能够决策、行动和管理复杂工作流的系统。未来不在于选择其一。而在于将三者结合起来进行架构设计。用于思考的 LLMs。用于认知的 RAG。用于执行的Agent。由此才能够构建出AI智能时代​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整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】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​