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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


大白话讲解: Agent、 LLM 、RAG 、提示词工程

发布日期:2025-03-16 05:36:25 浏览次数: 1541 来源:AI程序员-达哥
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深入浅出的AI智能体架构指南,带你领略AI的无限可能。

核心内容:
1. Agent(智能体):AI中的"打工人"及其核心能力
2. LLM(大语言模型):AI的"学霸大脑"及其应用
3. RAG(检索增强生成):给AI配个"随身资料库"

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

关注我,不迷路。我是一名AI-程序员。每天持续分享最新AI-Agent开发实战。期望与您携手探寻 AI 的无尽可能.

一、Agent(智能体)——AI里的"打工人"

想象你有个24小时待命的虚拟员工,能自己观察环境、思考对策、调用工具完成任务,这就是智能体。

  • 和传统AI的区别:传统AI像机器,只能按固定流程执行命令;而Agent更像真人,能灵活应对复杂情况。比如,它能根据用户需求自动分解任务(比如订机票→查天气→推荐行程),还能调用数据库、计算工具等。
  • 核心能力:记性好(长期记忆+短期记忆)、会做计划、能调用工具(比如查资料、发邮件)。
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二、LLM(大语言模型)——AI的"学霸大脑"

LLM就是ChatGPT这类大模型,本质是一个超级语言学霸。

  • 能力:通过“九年义务教育”(海量文本预训练)学会基础语言规律,再通过“专业培训”(微调)掌握具体技能,比如写代码、翻译、写诗。
  • 缺点:像学霸没复习过某科考试就会瞎蒙(遇到训练数据外的知识容易“胡说八道”,业内叫幻觉)。
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三、RAG(检索增强生成)——给AI配个"随身资料库"

为了解决LLM的“幻觉”问题,RAG相当于给AI装了个外接硬盘,存满企业或个人的专属知识。

  • 怎么用:每次回答问题前,先查资料库(比如产品手册、内部文档),再把相关内容喂给LLM参考。
  • 好处:减少AI瞎编的概率,还能像论文一样标注引用来源。比如客服AI遇到冷门问题,能快速查公司最新政策再回答。
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四、提示词工程——和AI沟通的"说话艺术"

想让AI好好干活,关键得会“下指令”。

  • 反面例子:“帮我写个旅游攻略”(太模糊)→ AI可能写一堆废话。
  • 正确姿势:“生成一份3天北京行程,包含故宫、长城,每天预算500元,推荐人均50元的老北京餐馆,附地址和招牌菜”。
  • 秘诀:明确任务(做什么)、具体对象(对什么做)、给参考样例、定格式要求。
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总结:它们怎么一起工作?

想象你要开发一个“旅游规划AI”:

  1. LLM是大脑,负责理解用户需求、生成文本;
  2. RAG提供最新景点和餐厅数据,避免推荐已关闭的店铺;
  3. Agent协调整个流程:先查天气,再调地图API算路线,最后用LLM生成行程;
  4. 提示词则是你给AI的详细需求文档,确保输出符合预期。

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