每次與AI圈內(nèi)人士聊天，總會聽到這些術(shù)語："AGI、Prompt、RAG、Agent、..."。 

你聽說過這些術(shù)語，卻不一定搞懂它們到底是什么，它們之間又有什么關(guān)系？

今天，我們就用最通俗的語言，幫你理清這些概念，看懂大模型智能生態(tài)系統(tǒng)的全貌。

大模型智能生態(tài)：從"大腦"到"全身"

大模型就像人工智能的大腦。

它通過海量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠理解語言、回答問題、生成內(nèi)容。

從GPT到Claude再到DeepSeek，這些模型以其驚人的參數(shù)規(guī)模和智能表現(xiàn)，正在改變?nèi)藗兣c計算機(jī)交互的方式。

大模型最核心的能力是推理。

它能夠基于已有知識進(jìn)行邏輯分析、因果推斷和創(chuàng)意思考。此外，大模型還具備強(qiáng)大的in-context learning能力，能通過上下文快速學(xué)習(xí)新任務(wù)，不需要額外訓(xùn)練。

從技術(shù)角度看，大模型就像飛機(jī)引擎，而整個AI應(yīng)用則如同完整的飛機(jī)。

要把引擎變成能飛的飛機(jī)，我們需要機(jī)翼、機(jī)身、駕駛艙等一系列組件。同樣，圍繞大模型，也形成了一個完整的技術(shù)生態(tài)，每一個組件都有其特定作用。

大模型生態(tài)系統(tǒng)：每一環(huán)都至關(guān)重要

Prompt與RAG：智能交流的入口

Prompt(提示詞工程)是與大模型交流的藝術(shù)。

好比與人交談，你怎么提問決定了能得到什么答案。高質(zhì)量的Prompt能激發(fā)大模型的最佳表現(xiàn)，引導(dǎo)它用正確的方式思考和回應(yīng)。

這是最原始也最直接的交互方式，無需復(fù)雜的技術(shù)處理，但精心設(shè)計的Prompt往往能產(chǎn)生驚人的效果。

RAG(檢索增強(qiáng)生成)則是給大模型裝上外部記憶。

大模型雖然強(qiáng)大，但它的知識僅限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)。RAG允許模型實時從外部數(shù)據(jù)源檢索信息，然后結(jié)合這些信息生成回答。如果大模型可以查閱最新的醫(yī)學(xué)期刊或公司內(nèi)部文檔，它的回答將更加精準(zhǔn)和實用。

在技術(shù)實現(xiàn)上，RAG結(jié)合了Embeddings(向量編碼)與向量數(shù)據(jù)庫。

文本通過向量編碼轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式存儲在向量數(shù)據(jù)庫中，當(dāng)接收用戶問題時，系統(tǒng)找出最相似的知識片段，然后結(jié)合這些片段與大模型的能力，為用戶提供更準(zhǔn)確的回答。

函數(shù)調(diào)用與Agent：從思考到行動

函數(shù)調(diào)用(Function Calling)為大模型提供了執(zhí)行特定任務(wù)的能力。當(dāng)大模型識別到需要調(diào)用外部功能時，它可以生成符合特定格式的輸出，觸發(fā)預(yù)定義的函數(shù)。

這就像人類決定使用電腦上的某個應(yīng)用程序完成特定任務(wù)。例如，當(dāng)用戶詢問"北京明天天氣如何"，模型可以識別這是天氣查詢需求，自動調(diào)用天氣API獲取數(shù)據(jù)并返回結(jié)果。

Agent(智能體)則更進(jìn)一步，它是能夠獨(dú)立思考并與環(huán)境交互的實體。Agent建立在大模型的推理能力基礎(chǔ)上，遵循"觀察-規(guī)劃-行動"循環(huán)。

它不僅能執(zhí)行單一任務(wù)，還能規(guī)劃一系列步驟解決復(fù)雜問題，并根據(jù)執(zhí)行結(jié)果調(diào)整計劃。

一個Agent智能體可能會調(diào)用多個函數(shù)來完成目標(biāo)。如果把函數(shù)調(diào)用比作單個工具的使用，Agent就像一個有能力選擇正確工具并按正確順序使用的熟練工匠。

知識存儲與表示：AI的記憶與思維方式

知識庫是AI應(yīng)用的信息基礎(chǔ)。

特別是對企業(yè)來說，構(gòu)建符合業(yè)務(wù)需求的知識庫至關(guān)重要。它讓通用大模型轉(zhuǎn)變?yōu)樯钊肜斫馓囟ㄐ袠I(yè)的"專家"。

在技術(shù)實現(xiàn)上，知識庫通常包含兩個關(guān)鍵環(huán)節(jié)：離線的知識數(shù)據(jù)向量化和在線的知識檢索生成。

向量數(shù)據(jù)庫是存儲和查詢文本向量表示的專門系統(tǒng)。

與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不同，它特別適合處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像和音頻。其卓越的高維數(shù)據(jù)存儲和檢索能力，使其成為現(xiàn)代AI系統(tǒng)的關(guān)鍵組件。事實上，知識庫的存儲載體往往就是向量數(shù)據(jù)庫。

知識圖譜則是用圖結(jié)構(gòu)表示知識的數(shù)據(jù)庫，通過實體和關(guān)系構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)。

它揭示知識領(lǐng)域的動態(tài)發(fā)展規(guī)律，適用于醫(yī)療、推薦系統(tǒng)等多個領(lǐng)域。如果說向量數(shù)據(jù)庫是AI的"記憶庫"，知識圖譜就是AI的"思維地圖"，幫助AI理解復(fù)雜的概念關(guān)系。

AGI：技術(shù)融合的終極目標(biāo)

AGI(通用人工智能)是AI發(fā)展的終極愿景。

與現(xiàn)在專注于特定任務(wù)的"窄人工智能"不同，AGI能夠處理多種不同的問題，展現(xiàn)出類似人類的通用智能。

AGI的關(guān)鍵特征包括：

• 跨領(lǐng)域通用能力：不限于單一任務(wù)或領(lǐng)域
• 自主學(xué)習(xí)：從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)并不斷改進(jìn)
• 理解復(fù)雜概念：處理抽象概念、隱喻和復(fù)雜邏輯
• 適應(yīng)性思維：面對新環(huán)境能夠靈活應(yīng)對

目前，AGI仍是前沿研究領(lǐng)域，尚未完全實現(xiàn)。

大模型、RAG、函數(shù)調(diào)用、Agent等技術(shù)的發(fā)展和融合，正在為AGI的實現(xiàn)鋪平道路。

智能生態(tài)：系統(tǒng)思考與融合應(yīng)用

回顧這些技術(shù)概念，它們不是孤立存在的，而是相互補(bǔ)充、協(xié)同工作的系統(tǒng)。

大模型是智能生態(tài)的大腦，提供基礎(chǔ)推理能力；Prompt是與大模型溝通的語言；RAG為大模型提供外部知識；函數(shù)調(diào)用賦予大模型執(zhí)行特定操作的能力；Agent讓大模型能夠主動規(guī)劃和行動；知識庫、向量數(shù)據(jù)庫和知識圖譜則為整個生態(tài)提供結(jié)構(gòu)化的知識支持。

當(dāng)我們思考這些技術(shù)時，不應(yīng)將它們視為競爭關(guān)系，而是互補(bǔ)關(guān)系。每項技術(shù)都有其特定場景和優(yōu)勢，正是它們的組合應(yīng)用，才能發(fā)揮最大價值。

例如，結(jié)合RAG提供最新知識，Agent規(guī)劃復(fù)雜任務(wù)，函數(shù)調(diào)用執(zhí)行具體操作，我們可以構(gòu)建出既智能又實用的AI應(yīng)用。

從企業(yè)應(yīng)用角度看，了解這些技術(shù)并非為了選擇其中一個，而是理解如何將它們整合到自己的業(yè)務(wù)場景中。

金融企業(yè)可能更關(guān)注知識圖譜來處理復(fù)雜的金融關(guān)系；制造業(yè)可能更需要Agent來控制生產(chǎn)流程；內(nèi)容創(chuàng)作者則可能專注于優(yōu)化Prompt技巧。

當(dāng)這些技術(shù)元素在多樣化的形態(tài)中相互協(xié)作，它們共同推動AI技術(shù)持續(xù)向前發(fā)展，逐步接近AGI的愿景。這不僅是技術(shù)的進(jìn)步，更代表著人類智能與機(jī)器智能的深度融合，開啟全新的可能性!