隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，大模型技術已經成為AI領域的重要分支。

本文將深入探討四種關鍵的大模型技術架構：純粹Prompt提示詞法、Agent + Function Calling機制、RAG（檢索增強生成）以及Fine-tuning微調技術，揭示它們的特性和應用場景。

一、純粹Prompt提示詞法：構建直觀交互模式

純粹Prompt提示詞法是AI大模型交互的直接形式，它通過模擬自然對話，實現(xiàn)用戶與AI的即時互動。

核心特性：

• 即時性：AI模型能夠迅速響應用戶輸入，提供即時反饋。
• 簡潔性：無需復雜的配置，簡化了人機交互過程。
• 場景簡易查詢：適用于用戶進行簡單查詢，如節(jié)日旅游建議等。
• 技術路由轉發(fā)模塊：負責對用戶輸入的Prompt進行分類和分發(fā)。

二、Agent + Function Calling：主動提問與函數(shù)調用

Agent + Function Calling架構賦予AI模型主動提問和調用函數(shù)的能力，以獲取更多信息并執(zhí)行特定任務。

核心特性：

• 多輪交互：AI模型通過多輪對話理解用戶需求，提供精準反饋。
• 功能執(zhí)行：通過函數(shù)調用執(zhí)行特定功能，如查詢、預訂等。
• 場景智能家居控制：AI模型主動獲取環(huán)境信息，控制家居設備。
• 技術主動提問：AI模型根據(jù)對話上下文，主動提出問題以獲取更多信息。

三、RAG（檢索增強生成）：結合向量數(shù)據(jù)庫進行檢索

RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構通過結合Embeddings技術和向量數(shù)據(jù)庫匹配最相近的向量，優(yōu)化了信息檢索過程，提高了檢索速度和準確性。

Embeddings 過程把文本轉化成高維空間中的向量形式，優(yōu)化了相似性比較，而這些精煉的向量則儲存在高效的向量數(shù)據(jù)庫中，旨在實現(xiàn)高效的檢索。

核心特性：

• 向量檢索：利用向量數(shù)據(jù)庫進行高效的相似性比較和數(shù)據(jù)檢索。
• 生成優(yōu)化：結合檢索結果，生成更準確和相關的回答。
• 場景學習輔導：在學生遇到難題時，快速提供學習資源和解答。
• 技術Embeddings技術：將文本轉化為高維向量，優(yōu)化相似性比較。

四、Fine-Tuning：深度學習與長期記憶

Fine-Tuning技術通過對預訓練模型進行額外訓練，使其能夠深入學習特定領域的知識，提升專業(yè)性和準確性。

核心特性：

• 領域專業(yè)化：使AI模型在特定領域展現(xiàn)出更高的專業(yè)性。
• 長期記憶：通過微調，模型能夠記住并運用長期知識。
• 場景醫(yī)療診斷領域：提供精確的醫(yī)療診斷建議。
• 技術預訓練與微調：結合預訓練模型和領域特定數(shù)據(jù)進行微調。

五、技術路線選擇

這個流程圖指導了，根據(jù)業(yè)務需求和場景特點，選擇最合適的技術架構。

總結：

大模型技術的不斷進步為AI領域帶來了新的可能性。通過深入理解不同技術架構的特性和應用場景，我們可以更好地利用這些技術，推動AI技術的發(fā)展和應用。

本文轉載自公眾號頂層架構領域

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/Tq4CcO61AG1D9KlijXWwFA??