AI大模型技术的四大核心架构分析

 

AI大模型技术的四大核心架构演进之路

   随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术已经成为AI领域的重要分支。

深度剖析四大大模型技术架构：纯粹的Prompt提示词法、Agent + Function Calling机制，RAG（检索增强生成）及Fine-tuning微调技术。揭示它们的独特性与应用实景，引领你探索AI技术的无限可能。

一、纯粹Prompt提示词法：构建直观交互模式

核心特性：

• 即时性：AI模型能够迅速响应用户输入，提供即时反馈。
• 简洁性：无需复杂的配置，简化了人机交互过程。
• 场景简易查询：适用于用户进行简单查询，如节日旅游建议等。
• 技术路由转发模块：负责对用户输入的Prompt进行分类和分发。

二、Agent + Function Calling：主动提问与函数调用

Agent + Function Calling架构，赋予AI模型主动提问和调用函数的能力。获取更多信息，执行特定任务，一切尽在掌握。

核心特性：

• 多轮交互：AI模型通过多轮对话理解用户需求，提供精准反馈。
• 功能执行：通过函数调用执行特定功能，如查询、预订等。
• 场景智能家居控制：AI模型主动获取环境信息，控制家居设备。
• 技术主动提问：AI模型根据对话上下文，主动提出问题以获取更多信息。

三、RAG（检索增强生成）：结合向量数据库进行检索

RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构，将Embeddings技术和向量数据库完美融合，实现了最匹配向量的检索，从而显著提升了信息检索的效率和准确性。Embeddings技术将文本转化为高维空间的向量，优化了相似性比较过程。这些精炼的向量被储存在高效的向量数据库中，以实现快速、精确的检索。

核心特性：

• 向量检索：利用向量数据库进行高效的相似性比较和数据检索。
• 生成优化：结合检索结果，生成更准确和相关的回答。
• 场景学习辅导：在学生遇到难题时，快速提供学习资源和解答。
• 技术Embeddings技术：将文本转化为高维向量，优化相似性比较。

四、Fine-Tuning：深度学习与长期记忆

Fine-Tuning技术，通过为预训练模型添加特定领域的深度训练，提升其专业性和精确性，让AI更懂你的业务。

核心特性：

• 领域专业化：使AI模型在特定领域展现出更高的专业性。
• 长期记忆：通过微调，模型能够记住并运用长期知识。
• 场景医疗诊断领域：提供精确的医疗诊断建议。
• 技术预训练与微调：结合预训练模型和领域特定数据进行微调。

五、技术路线选择

此流程图展示了如何根据业务需求和场景特点，挑选最合适的技术架构。简言之，大模型技术的持续进步为AI领域开启了新的可能性。通过深度洞察各种技术架构的特点和应用情境，我们可以更有效地利用这些技术，进一步推动AI技术的发展和应用。

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