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：
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即时性：AI模型能够迅速响应用户输入，提供即时反馈。
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简洁性：无需复杂的配置，简化了人机交互过程。
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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。
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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：
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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。
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功能执行：通过函数调用执行特定功能，如查询、预订等。
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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。
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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。
核心特性：
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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。
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生成优化：结合检索结果，生成更准确和相关的回答。
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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。
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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技术通过对预训练模型进行额外训练，使其能够深入学习特定领域的知识，提升专业性和准确性。
核心特性：
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领域专业化：使AI模型在特定领域展现出更高的专业性。
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长期记忆：通过微调，模型能够记住并运用长期知识。
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场景医疗诊断领域：提供精确的医疗诊断建议。
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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
这个流程图指导了，根据业务需求和场景特点，选择最合适的技术架构。
总结：
大模型技术的不断进步为AI领域带来了新的可能性。通过深入理解不同技术架构的特性和应用场景，我们可以更好地利用这些技术，推动AI技术的发展和应用。
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