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1、大語(yǔ)言模型（LLM）

大型語(yǔ)言模型（LLM）是利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)海量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它們能夠生成流暢的自然語(yǔ)言文本，并準(zhǔn)確把握語(yǔ)言的深層含義。這些模型在自然語(yǔ)言處理（NLP）的多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用，包括文本分類、智能問(wèn)答和人機(jī)對(duì)話等，是人工智能領(lǐng)域的核心組成部分。

在過(guò)去的一年里，大型語(yǔ)言模型及其在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用受到了全球科技界的極大關(guān)注。特別是，這些模型的規(guī)模有了顯著的擴(kuò)張，參數(shù)數(shù)量從最初的數(shù)億增長(zhǎng)到了現(xiàn)在的數(shù)萬(wàn)億。這種規(guī)模的飛躍不僅讓大型語(yǔ)言模型在捕捉語(yǔ)言細(xì)微差別上更加精確，也使其能夠更深入地理解語(yǔ)言的復(fù)雜性。

隨著OpenAI GPT-4o的推出，我們可以看到，在過(guò)去的一年中，大型語(yǔ)言模型在多個(gè)方面都取得了顯著的進(jìn)步，比如快速吸收新知識(shí)、有效處理復(fù)雜任務(wù)以及實(shí)現(xiàn)圖文信息的精確匹配等。隨著技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和優(yōu)化，大型語(yǔ)言模型有望進(jìn)一步擴(kuò)展其應(yīng)用范圍，為人們提供更加智能化和個(gè)性化的服務(wù)，從而深刻影響我們的生活方式和工作方式。

大語(yǔ)言模型擁有推理能力，TA 是一切應(yīng)用的基石。

2、檢索增強(qiáng)生成（RAG）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術(shù)是一種集成檢索與生成雙重能力的知識(shí)增強(qiáng)方案，旨在應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的信息查詢和生成挑戰(zhàn)。在如今的大模型時(shí)代背景下，RAG 巧妙地引入外部數(shù)據(jù)源，比如：本地知識(shí)庫(kù)或企業(yè)信息庫(kù)，為 AI 大模型賦予了更強(qiáng)大的檢索和生成實(shí)力，從而顯著提升了信息查詢和生成的品質(zhì)。

RAG 技術(shù)的核心在于它將先進(jìn)的向量數(shù)據(jù)庫(kù)與大模型的智能問(wèn)答能力進(jìn)行了完美結(jié)合。知識(shí)庫(kù)中的信息被精心存儲(chǔ)在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中，當(dāng)接收到用戶的問(wèn)題時(shí)，系統(tǒng)能夠迅速?gòu)闹R(shí)庫(kù)中檢索出相關(guān)的知識(shí)片段。隨后，這些片段會(huì)與大模型的智慧相結(jié)合，共同孕育出精確而全面的回答。這種技術(shù)的運(yùn)用極大地提高了 AI 系統(tǒng)在處理復(fù)雜問(wèn)題時(shí)的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度，為用戶帶來(lái)了更加優(yōu)質(zhì)和高效的體驗(yàn)。總之，RAG 技術(shù)就是給大語(yǔ)言模型新知識(shí)。

3、智能體（Agent）

在人工智能大模型時(shí)代，任何能夠獨(dú)立思考并與環(huán)境互動(dòng)的實(shí)體都可以被抽象地定義為智能體（Agent）。這個(gè)術(shù)語(yǔ)在AI領(lǐng)域被廣泛接受，用來(lái)指代那些具有自主行為能力的軟件或硬件實(shí)體。在中國(guó)，我們通常將其翻譯為“智能體”，盡管歷史上也曾使用過(guò)“代理”、“代理人”或“智能主體”等不同的譯名。

智能體的構(gòu)建依賴于大型語(yǔ)言模型的推理能力，它們利用這些模型的規(guī)劃（Planning）能力來(lái)制定行動(dòng)方案，并使用工具來(lái)執(zhí)行（Action）這些方案。同時(shí)，智能體還會(huì)對(duì)執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行觀察（Observation），確保任務(wù)能夠順利實(shí)施。

總之，Agent 智能體 = 大語(yǔ)言模型的推理能力 + 使用工具行動(dòng)的能力。

4、知識(shí)庫(kù)

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，建立一個(gè)與其業(yè)務(wù)需求相匹配的知識(shí)庫(kù)是極其重要的。利用RAG（Retrieval-Augmented Generation）和微調(diào)等技術(shù)，我們可以將通用的大型語(yǔ)言模型定制化為對(duì)特定行業(yè)有深入了解的“行業(yè)專家”，以更精準(zhǔn)地滿足企業(yè)的具體業(yè)務(wù)需求。這種定制化的知識(shí)庫(kù)幾乎適用于所有行業(yè)和公司，包括但不限于：市場(chǎng)研究知識(shí)庫(kù)、人力資源知識(shí)庫(kù)、項(xiàng)目管理知識(shí)庫(kù)、技術(shù)文檔知識(shí)庫(kù)、項(xiàng)目流程知識(shí)庫(kù)、招標(biāo)投標(biāo)知識(shí)庫(kù)等。

知識(shí)庫(kù)的技術(shù)架構(gòu)分為兩部分：

第一、離線的知識(shí)數(shù)據(jù)向量化

加載：通過(guò)文檔加載器（Document Loaders）加載數(shù)據(jù)/知識(shí)庫(kù)。
拆分：文本拆分器將大型文檔拆分為較小的塊。便于向量或和后續(xù)檢索。
向量：對(duì)拆分的數(shù)據(jù)塊，進(jìn)行 Embedding 向量化處理。
存儲(chǔ)：將向量化的數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)到向量數(shù)據(jù)庫(kù) VectorDB 中，方便進(jìn)行搜索。

第二、在線的知識(shí)檢索返回

檢索：根據(jù)用戶輸入，使用檢索器從存儲(chǔ)中檢索相關(guān)的 Chunk。
生成：使用包含問(wèn)題和檢索到的知識(shí)提示詞，交給大語(yǔ)言模型生成答案。

總之，知識(shí)庫(kù)是 AI 大模型應(yīng)用的知識(shí)基礎(chǔ)。

5、向量數(shù)據(jù)庫(kù)

向量數(shù)據(jù)庫(kù)是專注于存儲(chǔ)和查詢向量的系統(tǒng)，其向量源于文本、語(yǔ)音、圖像等數(shù)據(jù)的向量化表示。

相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，向量數(shù)據(jù)庫(kù)更擅長(zhǎng)處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如：文本、圖像和音頻。在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)通常以向量形式存在。

向量數(shù)據(jù)庫(kù)憑借高效存儲(chǔ)、索引和搜索高維數(shù)據(jù)點(diǎn)的能力，在處理比如：數(shù)值特征、文本或圖像嵌入等復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色。

總之，知識(shí)庫(kù)的存儲(chǔ)載體往往是向量數(shù)據(jù)庫(kù)，另外在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索上，向量數(shù)據(jù)庫(kù)以向量空間模型高效存儲(chǔ)和檢索高維數(shù)據(jù)，為 AI 大模型和 Agent 智能體提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。

6、知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜是一種基于實(shí)體和關(guān)系的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，旨在表示和管理知識(shí)。它采用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型來(lái)存儲(chǔ)、管理和顯示人類語(yǔ)言知識(shí)。

知識(shí)圖譜通過(guò)語(yǔ)義抽取建立人類語(yǔ)言知識(shí)間的關(guān)系，形成樹狀結(jié)構(gòu)。實(shí)體如人、地點(diǎn)、組織等，具有特定屬性和關(guān)系，這些關(guān)系連接著不同的實(shí)體。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、信息處理和圖形繪制，知識(shí)圖譜揭示了知識(shí)領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律，為學(xué)科研究提供了有價(jià)值的參考。

醫(yī)療領(lǐng)域是知識(shí)圖譜技術(shù)的一個(gè)廣泛應(yīng)用場(chǎng)景，它可以幫助臨床診療、醫(yī)療數(shù)據(jù)的整合與利用，并通過(guò)實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取和數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，以圖譜形式展示關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和它們之間的聯(lián)系，從而支持更精準(zhǔn)的醫(yī)療決策。

與此同時(shí)，在智能推薦、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域也具有廣泛的應(yīng)用。尤其在搜索引擎領(lǐng)域，它能夠提高搜索的準(zhǔn)確性，為用戶提供更加精準(zhǔn)的搜索結(jié)果。

總之，知識(shí)圖譜本質(zhì)上是一種叫作語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)庫(kù)，即一個(gè)具有有向圖結(jié)構(gòu)的知識(shí)庫(kù)，其中圖的結(jié)點(diǎn)代表實(shí)體或者概念，而圖的邊代表實(shí)體/概念之間的各種語(yǔ)義關(guān)系。

7、AGI

AGI（通用人工智能）作為 AI 發(fā)展的終極愿景，追求的是讓智能系統(tǒng)具備像人類一樣理解和處理各種復(fù)雜情況與任務(wù)的能力。在實(shí)現(xiàn)這一宏偉目標(biāo)的過(guò)程中，AI 大模型、Prompt Engineering、Agent 智能體、知識(shí)庫(kù)、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、RAG 以及知識(shí)圖譜等技術(shù)扮演著至關(guān)重要的角色。這些技術(shù)元素在多樣化的形態(tài)中相互協(xié)作，共同推動(dòng) AI 技術(shù)持續(xù)向前發(fā)展，為實(shí)現(xiàn) AGI 的最終目標(biāo)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

大模型適用的場(chǎng)景有哪些？

1. 智能客服與自動(dòng)化問(wèn)答：大模型可以用于企業(yè)的智能客服系統(tǒng)，通過(guò)自然語(yǔ)言處理能力，理解客戶提出的問(wèn)題，并提供精準(zhǔn)的回答。例如，某在線零售公司使用大模型來(lái)處理客戶的售后問(wèn)題和產(chǎn)品咨詢，能夠?qū)崟r(shí)分析用戶的輸入，給出準(zhǔn)確的解答和建議。這不僅提高了客戶滿意度，還減輕了人工客服的工作負(fù)擔(dān)。

2. 內(nèi)容生成與編輯：在數(shù)字營(yíng)銷和內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)，大模型可以用于生成文章、博客、廣告文案等內(nèi)容。例如，一家內(nèi)容營(yíng)銷公司利用大模型自動(dòng)撰寫博客文章和社交媒體帖子，從而節(jié)省了創(chuàng)作時(shí)間，提高了工作效率。大模型能夠根據(jù)特定的主題和關(guān)鍵詞生成高質(zhì)量的內(nèi)容，確保語(yǔ)法正確且符合用戶需求。

3. 個(gè)性化推薦與用戶分析：大模型可以分析用戶的歷史行為和偏好，從而提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。例如，某流媒體平臺(tái)使用大模型分析用戶觀看的影視內(nèi)容，通過(guò)用戶的觀看歷史和評(píng)分，自動(dòng)生成個(gè)性化的推薦列表，提升用戶體驗(yàn)。大模型的強(qiáng)大分析能力能夠幫助企業(yè)更好地理解客戶需求，從而優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。

4. 語(yǔ)言翻譯與跨語(yǔ)言交流：大模型可以用于自然語(yǔ)言翻譯，幫助不同語(yǔ)言的用戶進(jìn)行有效溝通。例如，在國(guó)際會(huì)議或多語(yǔ)言社交平臺(tái)中，大模型可以實(shí)時(shí)翻譯發(fā)言內(nèi)容，使與會(huì)者能夠理解并參與討論。這種跨語(yǔ)言的交流能力有助于促進(jìn)國(guó)際合作和理解，消除語(yǔ)言障礙。

5. 數(shù)據(jù)分析與洞察挖掘：大模型可以處理大量的數(shù)據(jù)，并從中提取出有價(jià)值的洞察。例如，在金融行業(yè)，某投資公司利用大模型分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)和新聞報(bào)道，以便識(shí)別投資機(jī)會(huì)和潛在風(fēng)險(xiǎn)。大模型的強(qiáng)大計(jì)算能力和分析能力能夠?yàn)槠髽I(yè)提供實(shí)時(shí)的市場(chǎng)趨勢(shì)分析，幫助決策者做出更明智的選擇。

6. 教育與個(gè)性化學(xué)習(xí)：在教育領(lǐng)域，大模型可以為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。例如，某在線教育平臺(tái)利用大模型分析學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和偏好，自動(dòng)推薦相應(yīng)的學(xué)習(xí)資源和課程。大模型能夠根據(jù)學(xué)生的反饋調(diào)整學(xué)習(xí)計(jì)劃，從而提高學(xué)習(xí)效果，滿足不同學(xué)生的需求。

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