每次與AI圈內人士聊天，總會聽到這些術語："AGI、Prompt、RAG、Agent、..."。 

你聽說過這些術語，卻不一定搞懂它們到底是什么，它們之間又有什么關系？

今天，我們就用最通俗的語言，幫你理清這些概念，看懂大模型智能生態系統的全貌。

大模型智能生態：從"大腦"到"全身"

大模型就像人工智能的大腦。

它通過海量文本數據訓練，能夠理解語言、回答問題、生成內容。

從GPT到Claude再到DeepSeek，這些模型以其驚人的參數規模和智能表現，正在改變人們與計算機交互的方式。

大模型最核心的能力是推理。

它能夠基于已有知識進行邏輯分析、因果推斷和創意思考。此外，大模型還具備強大的in-context learning能力，能通過上下文快速學習新任務，不需要額外訓練。

從技術角度看，大模型就像飛機引擎，而整個AI應用則如同完整的飛機。

要把引擎變成能飛的飛機，我們需要機翼、機身、駕駛艙等一系列組件。同樣，圍繞大模型，也形成了一個完整的技術生態，每一個組件都有其特定作用。

大模型生態系統：每一環都至關重要

Prompt與RAG：智能交流的入口

Prompt(提示詞工程)是與大模型交流的藝術。

好比與人交談，你怎么提問決定了能得到什么答案。高質量的Prompt能激發大模型的最佳表現，引導它用正確的方式思考和回應。

這是最原始也最直接的交互方式，無需復雜的技術處理，但精心設計的Prompt往往能產生驚人的效果。

RAG(檢索增強生成)則是給大模型裝上外部記憶。

大模型雖然強大，但它的知識僅限于訓練數據。RAG允許模型實時從外部數據源檢索信息，然后結合這些信息生成回答。如果大模型可以查閱最新的醫學期刊或公司內部文檔，它的回答將更加精準和實用。

在技術實現上，RAG結合了Embeddings(向量編碼)與向量數據庫。

文本通過向量編碼轉換為數字形式存儲在向量數據庫中，當接收用戶問題時，系統找出最相似的知識片段，然后結合這些片段與大模型的能力，為用戶提供更準確的回答。

函數調用與Agent：從思考到行動

函數調用(Function Calling)為大模型提供了執行特定任務的能力。當大模型識別到需要調用外部功能時，它可以生成符合特定格式的輸出，觸發預定義的函數。

這就像人類決定使用電腦上的某個應用程序完成特定任務。例如，當用戶詢問"北京明天天氣如何"，模型可以識別這是天氣查詢需求，自動調用天氣API獲取數據并返回結果。

Agent(智能體)則更進一步，它是能夠獨立思考并與環境交互的實體。Agent建立在大模型的推理能力基礎上，遵循"觀察-規劃-行動"循環。

它不僅能執行單一任務，還能規劃一系列步驟解決復雜問題，并根據執行結果調整計劃。

一個Agent智能體可能會調用多個函數來完成目標。如果把函數調用比作單個工具的使用，Agent就像一個有能力選擇正確工具并按正確順序使用的熟練工匠。

知識存儲與表示：AI的記憶與思維方式

知識庫是AI應用的信息基礎。

特別是對企業來說，構建符合業務需求的知識庫至關重要。它讓通用大模型轉變為深入理解特定行業的"專家"。

在技術實現上，知識庫通常包含兩個關鍵環節：離線的知識數據向量化和在線的知識檢索生成。

向量數據庫是存儲和查詢文本向量表示的專門系統。

與傳統數據庫不同，它特別適合處理非結構化數據，如文本、圖像和音頻。其卓越的高維數據存儲和檢索能力，使其成為現代AI系統的關鍵組件。事實上，知識庫的存儲載體往往就是向量數據庫。

知識圖譜則是用圖結構表示知識的數據庫，通過實體和關系構建知識網絡。

它揭示知識領域的動態發展規律，適用于醫療、推薦系統等多個領域。如果說向量數據庫是AI的"記憶庫"，知識圖譜就是AI的"思維地圖"，幫助AI理解復雜的概念關系。

AGI：技術融合的終極目標

AGI(通用人工智能)是AI發展的終極愿景。

與現在專注于特定任務的"窄人工智能"不同，AGI能夠處理多種不同的問題，展現出類似人類的通用智能。

AGI的關鍵特征包括：

• 跨領域通用能力：不限于單一任務或領域
• 自主學習：從經驗中學習并不斷改進
• 理解復雜概念：處理抽象概念、隱喻和復雜邏輯
• 適應性思維：面對新環境能夠靈活應對

目前，AGI仍是前沿研究領域，尚未完全實現。

大模型、RAG、函數調用、Agent等技術的發展和融合，正在為AGI的實現鋪平道路。

智能生態：系統思考與融合應用

回顧這些技術概念，它們不是孤立存在的，而是相互補充、協同工作的系統。

大模型是智能生態的大腦，提供基礎推理能力；Prompt是與大模型溝通的語言；RAG為大模型提供外部知識；函數調用賦予大模型執行特定操作的能力；Agent讓大模型能夠主動規劃和行動；知識庫、向量數據庫和知識圖譜則為整個生態提供結構化的知識支持。

當我們思考這些技術時，不應將它們視為競爭關系，而是互補關系。每項技術都有其特定場景和優勢，正是它們的組合應用，才能發揮最大價值。

例如，結合RAG提供最新知識，Agent規劃復雜任務，函數調用執行具體操作，我們可以構建出既智能又實用的AI應用。

從企業應用角度看，了解這些技術并非為了選擇其中一個，而是理解如何將它們整合到自己的業務場景中。

金融企業可能更關注知識圖譜來處理復雜的金融關系；制造業可能更需要Agent來控制生產流程；內容創作者則可能專注于優化Prompt技巧。

當這些技術元素在多樣化的形態中相互協作，它們共同推動AI技術持續向前發展，逐步接近AGI的愿景。這不僅是技術的進步，更代表著人類智能與機器智能的深度融合，開啟全新的可能性!