在当今人工智能飞速发展的时代，大模型开发技术路线的选择至关重要。本文将从两个维度出发，为大家快速介绍不同的大模型开发技术路线，帮助你在开发过程中做出明智的决策。
一、两个维度解析
- 传入大模型的信息
- 低要求：传入的信息相对简单、基础，不需要过多的复杂处理。
- 高要求：传入的信息丰富、详细，可能需要进行特定的整理和预处理。
- 对大模型能力的要求
- 低要求：期望大模型完成较为简单的任务，对其性能和功能要求不高。
- 高要求：需要大模型具备强大的能力，能够处理复杂的任务和问题。
二、技术路线介绍
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提示工程
- 简介：提示工程是一种通过设计合适的提示来引导大模型生成特定输出的技术。它通常使用简单的文本提示，让大模型根据提示进行回答或生成内容。
- 维度适配说明：两个维度要求都低。因为提示工程使用的提示通常比较简单，对传入大模型的信息要求不高；同时，它主要用于生成相对简单的回答或内容，对大模型能力的要求也较低。
- 应用开发例子：例如在智能客服中，可以使用提示工程让大模型根据用户的问题快速给出简单的回答。
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RAG（Retrieval-Augmented Generation）
- 简介：RAG 是一种结合检索和生成的技术。它首先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息传入大模型进行生成。
- 维度适配说明：对传入大模型的信息要求高，因为需要从外部知识库中检索高质量的信息；对大模型能力要求低，因为主要依赖检索到的信息进行生成，对大模型自身的能力要求相对较低。
- 应用开发例子：在知识问答系统中，可以使用 RAG 技术从大量的文档中检索相关信息，然后让大模型根据这些信息回答用户的问题。
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AGENT
- 简介：AGENT 是一种具有自主决策和行动能力的智能体。它可以根据环境的变化和任务的要求，自主地选择行动方案，并与环境进行交互。
- 维度适配说明：对两个维度都是高要求。因为 AGENT 需要处理复杂的环境和任务，所以对传入大模型的信息要求高；同时，它需要具备强大的决策和行动能力，对大模型的能力要求也很高。
- 应用开发例子：在智能游戏中，可以使用 AGENT 技术让游戏角色根据游戏场景和任务要求自主地做出决策和行动。
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大模型微调
- 简介：大模型微调是在已有的预训练大模型的基础上，通过少量的特定任务数据进行微调，使其适应特定的任务和领域。
- 维度适配说明：对传入大模型的信息要求低，因为主要是在预训练模型的基础上进行微调；对大模型能力要求高，因为需要通过微调让大模型在特定任务上表现出更好的性能。
- 应用开发例子：在医疗领域，对于医学影像诊断任务，可以利用大模型微调技术。首先使用预训练的大模型，然后收集特定的医学影像数据集，对大模型进行微调，使其能够准确地识别和诊断各种医学影像中的疾病。又如在金融领域的风险评估任务中，通过收集金融市场数据和企业财务数据等特定任务数据，对预训练大模型进行微调，使其能够更准确地评估金融风险。
三、不同技术结合适配更多场景
在实际应用中，单一的技术路线可能无法满足复杂的场景需求。不同技术的结合可以发挥各自的优势，适配更多的场景。
例如，AGENT 和 RAG 的结合可以在复杂的信息检索和决策场景中发挥强大的作用。AGENT 具有自主决策和行动能力，可以根据任务要求主动探索环境并获取信息。而 RAG 可以从外部知识库中检索相关信息，为 AGENT 的决策提供更多的依据。
在智能推荐系统中，AGENT 可以代表用户进行探索和交互，根据用户的兴趣和行为不断调整推荐策略。同时，RAG 可以从大量的商品信息和用户评价中检索相关内容，为 AGENT 提供更准确的推荐依据。这样的结合可以提高推荐系统的准确性和个性化程度，更好地满足用户的需求。
四、总结
不同的大模型开发技术路线适用于不同的场景和需求。如果你对传入大模型的信息和对大模型能力的要求都比较低，可以选择提示工程；如果你需要从外部知识库中检索信息并进行生成，可以选择 RAG；如果你需要处理复杂的任务和环境，对大模型的能力要求很高，可以选择 AGENT；如果你需要在特定任务上提高大模型的性能，可以选择大模型微调。而不同技术的结合可以适配更多的复杂场景，为大模型的开发和应用带来更多的可能性。在实际应用中，你可以根据具体的需求和情况，选择合适的技术路线或技术组合，以实现最佳的开发效果。
