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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。

本文将深入探讨四种关键的大模型技术架构：纯粹Prompt提示词法、Agent + Function Calling机制、RAG（检索增强生成）以及Fine-tuning微调技术，揭示它们的特性和应用场景。

一、纯粹Prompt提示词法：构建直观交互模式

纯粹Prompt提示词法是AI大模型交互的直接形式，它通过模拟自然对话，实现用户与AI的即时互动。

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，以获取更多信息并执行特定任务。

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）架构通过结合Embeddings技术和向量数据库匹配最相近的向量，优化了信息检索过程，提高了检索速度和准确性。

Embeddings 过程把文本转化成高维空间中的向量形式，优化了相似性比较，而这些精炼的向量则储存在高效的向量数据库中，旨在实现高效的检索。

本文标签： 之路 架构 模型 核心 技术

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