AI 大模型技術的四大核心架構演進之路

隨着人工智能技術的飛速發展，大模型技術已經成爲 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：無需複雜的配置，簡化了人機交互過程。

• 場景簡易查詢：適用於用戶進行簡單查詢，如節日旅遊建議等。

• 技術路由轉發模塊：負責對用戶輸入的 Prompt 進行分類和分發。

二、Agent + Function Calling：主動提問與函數調用

Agent + Function Calling 架構賦予 AI 模型主動提問和調用函數的能力，以獲取更多信息並執行特定任務。

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。

• 功能執行：通過函數調用執行特定功能，如查詢、預訂等。

• 場景智能家居控制：AI 模型主動獲取環境信息，控制家居設備。

• 技術主動提問：AI 模型根據對話上下文，主動提出問題以獲取更多信息。

三、RAG（檢索增強生成）：結合向量數據庫進行檢索

RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構通過結合 Embeddings 技術和向量數據庫匹配最相近的向量，優化了信息檢索過程，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據庫中，旨在實現高效的檢索。

核心特性：

• 向量檢索：利用向量數據庫進行高效的相似性比較和數據檢索。

• 生成優化：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：將文本轉化爲高維向量，優化相似性比較。

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，提升專業性和準確性。

核心特性：

• 領域專業化：使 AI 模型在特定領域展現出更高的專業性。

• 長期記憶：通過微調，模型能夠記住並運用長期知識。

• 場景醫療診斷領域：提供精確的醫療診斷建議。

• 技術預訓練與微調：結合預訓練模型和領域特定數據進行微調。

五、技術路線選擇

這個流程圖指導了，根據業務需求和場景特點，選擇最合適的技術架構。

總結：

大模型技術的不斷進步爲 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 技術的發展和應用。

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