RAG（Retrieval-Augmented Generation）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种基于检索增强的生成技术，其核心思想是在生成文本之前，从外部知识库中检索与任务相关的知识，并将其作为输入的一部分，以提高生成文本的准确性和相关性。

1.技术特点

知识更新成本低：无需重新训练整个模型，只需更新知识库即可实现知识的更新和扩展。

提高答案准确性：通过检索相关知识，能提供更准确、更相关的答案。

增强可解释性：生成的文本基于可检索的知识，用户可验证答案的准确性，增加对模型输出的信任。

2.应用场景

RAG适用于需要大量外部知识的场景，如知识密集型任务、AI文档问答、业务培训、科研等。

3.技术要点

检索阶段：使用编码模型（如BM25、SentenceBERT、ColBERT等）从知识库中检索相关信息。

生成阶段：以检索到的信息为基础，结合任务的具体要求生成文本。

4.不足之处

依赖外部知识库：性能受知识库质量和规模的影响。

检索模块挑战：如果检索不到相关信息或检索到的信息不准确，将影响生成文本的效果。

5.前景

随着技术的发展，RAG将进一步提升检索和生成性能，拓展更多应用场景，如企业信息库建设、智能客服等。

6.相关产品

RAGFlow：致力于打造一个以搜索为中心的端到端优化系统，解决RAG 1.0的局限性。
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GraphRAG：由微软开源的一种基于图的检索增强生成(RAG)方法，利用大型语言模型(LLMs)从数据来源中提取知识图谱，然后将图谱聚类成不同粒度级别的相关实体社区；对于RAG操作，遍历所有社区以创建“社区答案”，并进行缩减以创建最终答案。

Agent（智能体）通过赋予软件实体自主性和交互性，使其能够智能、灵活地响应环境变化和用户需求。Agent常翻译为“代理”或“智能体”，是构建智能系统的重要基础。在Agent中，大模型本身作为智能体的大脑，根据用户指定的任务进行多轮思考，并给出任务的执行步骤和方法，最终通过调用外部接口或方法实现任务的自行。

1.技术特点

自主性：根据内部状态和环境信息自主思考、规划并决定如何行动。

反应性：感知并响应来自环境的信息。

社会性：通过通信协议与其他Agent进行交互。

主动性：主动发起行动以追求自身目标或满足用户需求。

2.应用场景

Agent技术广泛应用于电子商务（智能推荐、个性化服务）、智能制造（设备自主控制、协同生产）、智能交通（车辆导航、交通监控）、智能家居等领域。

3.技术要点

自主决策：基于内部算法和外部环境信息，经过多轮思考后做出决策。

高效通信：通过通信协议实现与其他Agent或用户的交互。

4.不足之处

安全性问题：随着应用范围的扩大，数据安全和隐私保护变得尤为重要。

标准化不足：不同Agent之间的互操作性有待提高。

5.前景

随着技术的发展，Agent将更加智能化、协同化，并在更多领域发挥作用，同时注重安全性设计和标准化建设。

6.相关产品

目前Agent领域成熟的通用产品较少，一般通过使用LangChain等大模型框架进行开发。

提示词工程是在人工智能领域，特别是在大语言模型（LLM）中使用的技术，通过提供明确而具体的指令指导模型生成特定的输出。我们日常使用大模型工具进行问答、文档生成等均通过提示词工程进行。

1.特点

门槛低：使用自然语言即可与模型交互。

可控性强：能够更准确地描述任务。

成本低：无需额外数据集和计算资源。

2.应用场景

提示词工程广泛应用于文本生成、问答系统、对话系统等场景。

3.技术要点

结构化提示词：通过模板、示例和用户输入的组合构成。

优化提示词：提高模型生成输出的质量和准确性。

4.不足之处

模型依赖性：提示词的效果受模型性能的影响。

复杂性：对于复杂任务，设计有效提示词具有挑战性。

5.前景

随着大语言模型的发展，提示词工程将更加智能化、自动化，降低用户交互成本。

6.相关产品

PromptPerfect：专为大型语言模型设计的提示优化工具，旨在提升大型语言模型和大型模型的性能。通过简化提示词工程和优化，释放大型语言模型的全部潜力。

微调是在已经预训练好的大语言模型基础上，使用新的、特定任务相关的数据集对模型进行进一步训练的过程。这种微调技术的主要目的是使模型能够适应新的、具体的任务或领域，而无需从头开始训练一个全新的模型。

通过微调，能够增强通用模型在特定领域或行业的理解和生成能力，在大模型的行业应用中有较好的效果。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

1.技术特点

强化模型已有知识：充分利用预训练模型的通用特征。

适用于复杂指令：提升模型的交互效率。

2.应用场景

微调广泛应用于计算机视觉（图像分类、目标检测）、自然语言处理（文本分类、情感分析、机器翻译）等领域。

3.技术要点

预训练模型：使用大量无标签或弱标签数据进行预训练。

特定任务微调：使用有标签的数据集对预训练模型进行微调。

4.不足之处

计算资源消耗大：需要打开所有可训练的权重参数。

训练时间长：更新整个模型的参数需要较长时间。

容易过拟合：在资源有限或数据不足的情况下容易过拟合。

5.前景

随着计算资源的增加和算法的优化，微调将更加高效、准确，适应更多复杂任务。

6.相关产品

Hugging Face：提供多种预训练模型和微调工具，支持多种语言和任务。

Fine-Tuner.ai：根据用户数据创建专业AI模型。

LLaMa-factory：一个开源的低代码大模型训练框架，集成了业界最广泛使用的微调方法和优化技术，支持众多开源模型的微调和二次训练。LLaMa-factory提供了可视化训练、推理平台，通过一键配置模型训练，可以实现零代码微调。