AI大模型Agent项目实战课

keavinn 2025-09-04 17:39:04

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一、RAG概念检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。理解不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板，给大模型生成漂亮的回答。经历23年年初那一波大模型潮，想必大家对大模型的能力有了一定的了解，但是当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现，通用的基础大模型基本无法满足我们的实际业务需求。

在人工智能飞速发展的浪潮中，AI Agent 的角色愈加重要。从日常生活中的智能助手，到企业中复杂任务的协作与执行，AI Agent 的构建思路日趋成熟。然而，如何将大模型的强大语言处理能力与工具调用的实际功能结合，构建一个能真正落地的 AI Agent？这需要深入了解其核心架构、技术实现与实际应用场景。

我从发布后，就开始申请使用ChatGpt的功能，使用的功能进行日常编程的尝试，也积极帮朋友和客户找梯子与”优秀的机器人“聊天。算是较早拥抱AI 大语言模型的一波人。随着探索的不算深入，2024年的团队目标是在项目中把AI 大模型用起来。在一个客户2023年度总结小会的时候，各种的推荐和机缘巧合，说服了一个客户为他们的项目嵌入AI 买单的意愿。项目的需求：一个细分法律知识RAG。我们的目标：1. 用最好的AI 大模型基座；

随着人工智能的发展，Agent在互联网生态中的重要性日益凸显。它们不仅能够自主执行复杂任务，还可以智能地处理和消费数据，极大提升了效率。Agent的崛起正在重塑我们与信息、服务之间的关系，从数据分析到自动化流程，它们都扮演着不可或缺的角色。要深入了解Agent的运作原理及其在实际应用中的巨大潜力，在不远的未来，互联网的主导使用者将不再是人类，而是智能Agent。它们将承担起数据消费和处理的核心任务，彻底改变当前的网络生态。

我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用，其技术核心点虽然在大语言模型上，但一般通过调用 API 或开源模型来实现核心的理解与生成，通过 Prompt Enginnering 来实现大语言模型的控制，因此，虽然大模型是深度学习领域的集大成之作，大模型开发却更多是一个工程问题。

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