AI進化之路：解讀大模型技術的四大技術架構

細雨青衫 2024-06-06 發(fā)布于重慶

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隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，大模型技術架構也在不斷演進和完善。在這篇文章中，我們將深入探討四種主要的大模型技術架構：純Prompt、Agent + Function Calling、RAG（檢索增強生成）和Fine-Tuning。每一種架構都有其獨特的特點和應用場景，讓我們一一了解它們。

1. 純Prompt：模擬對話的簡單交互

純Prompt技術架構可以看作是最原始、最直觀的AI交互方式。它就像與一個人對話，你說一句，AI回應一句，你再繼續(xù)說，AI再繼續(xù)回應。這種交互方式的優(yōu)點在于簡單直接，不需要復雜的設置和調用。

應用場景：當你問AI一個問題，比如“過年去哪玩”，AI會根據你的問題直接給出一個答案。這種方式適用于簡單的對話場景，但在處理復雜任務時可能顯得力不從心。

2. Agent + Function Calling：主動提問與功能調用

在Agent + Function Calling架構中，AI不僅能夠被動回答問題，還可以主動提問以獲取更多信息，并通過功能調用來完成特定任務。例如，你問AI“過年去哪玩”，AI可能會先反問你有幾天假期，通過了解更多背景信息來提供更準確的建議。

應用場景：這種架構適用于需要多輪交互和功能執(zhí)行的復雜場景，比如智能家居控制、客戶服務等。AI不僅能夠理解用戶需求，還能主動引導對話和調用具體功能來解決問題。

3. RAG（檢索增強生成）：結合向量數據庫進行檢索

RAG架構結合了Embeddings和向量數據庫技術。Embeddings是將文字轉換為便于相似度計算的向量編碼，這些向量存儲在向量數據庫中，以便于快速查找。當接收到一個輸入時，AI會根據輸入向量在數據庫中找到最相似的向量，從而提供相關信息。

應用場景：例如在考試時，看到一道題目，可以通過RAG架構在相關資料中找到對應的內容，并結合題目生成答案。這種方法能夠顯著提高信息檢索的效率和準確性。

4. Fine-Tuning：深入學習與長期記憶

Fine-Tuning是一種對大模型進行微調的技術，通過針對特定任務或領域進行進一步訓練，使模型能夠長期記住并活學活用這些知識。與前面提到的方法不同，Fine-Tuning能夠使AI在特定領域表現得更加專業(yè)和準確。

應用場景：這種技術適用于需要高準確度和專業(yè)知識的領域，如醫(yī)學診斷、法律咨詢等。通過Fine-Tuning，AI可以提供更加專業(yè)、可靠的建議和服務。

總結

大模型技術架構從純Prompt的簡單對話，到Agent + Function Calling的主動交互，再到RAG的高效檢索，最終到Fine-Tuning的深入學習，每一種架構都有其獨特的優(yōu)勢和應用場景。理解這些技術架構的特點和適用范圍，有助于我們更好地利用人工智能技術來解決實際問題，提升工作和生活的效率。

希望通過這篇文章，你能對大模型技術架構有一個更清晰的認識，并在未來的工作和學習中靈活應用這些技術，讓AI成為你的得力助手。