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AI大模型技术的四大核心架构演进之路 原创
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。
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:
- 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
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。
本文转载自公众号顶层架构领域
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Tq4CcO61AG1D9KlijXWwFA
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