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大型語言模型（LLM）是利用深度學習技術，通過海量文本數據訓練而成的機器學習模型，它們能夠生成流暢的自然語言文本，并準確把握語言的深層含義。這些模型在自然語言處理（NLP）的多個領域發揮著關鍵作用，包括文本分類、智能問答和人機對話等，是人工智能領域的核心組成部分。
在過去的一年里，大型語言模型及其在人工智能領域的應用受到了全球科技界的極大關注。特別是，這些模型的規模有了顯著的擴張，參數數量從最初的數億增長到了現在的數萬億。這種規模的飛躍不僅讓大型語言模型在捕捉語言細微差別上更加精確，也使其能夠更深入地理解語言的復雜性。
隨著OpenAI GPT-4o的推出，我們可以看到，在過去的一年中，大型語言模型在多個方面都取得了顯著的進步，比如快速吸收新知識、有效處理復雜任務以及實現圖文信息的精確匹配等。隨著技術的持續發展和優化，大型語言模型有望進一步擴展其應用范圍，為人們提供更加智能化和個性化的服務，從而深刻影響我們的生活方式和工作方式。
大語言模型擁有推理能力，TA 是一切應用的基石。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術是一種集成檢索與生成雙重能力的知識增強方案，旨在應對復雜多變的信息查詢和生成挑戰。在如今的大模型時代背景下，RAG 巧妙地引入外部數據源，比如：本地知識庫或企業信息庫，為 AI 大模型賦予了更強大的檢索和生成實力，從而顯著提升了信息查詢和生成的品質。
RAG 技術的核心在于它將先進的向量數據庫與大模型的智能問答能力進行了完美結合。知識庫中的信息被精心存儲在向量數據庫中，當接收到用戶的問題時，系統能夠迅速從知識庫中檢索出相關的知識片段。隨后，這些片段會與大模型的智慧相結合，共同孕育出精確而全面的回答。這種技術的運用極大地提高了 AI 系統在處理復雜問題時的準確性和響應速度，為用戶帶來了更加優質和高效的體驗。總之，RAG 技術就是給大語言模型新知識。
在人工智能大模型時代，任何能夠獨立思考并與環境互動的實體都可以被抽象地定義為智能體（Agent）。這個術語在AI領域被廣泛接受，用來指代那些具有自主行為能力的軟件或硬件實體。在中國，我們通常將其翻譯為“智能體”，盡管歷史上也曾使用過“代理”、“代理人”或“智能主體”等不同的譯名。
智能體的構建依賴于大型語言模型的推理能力，它們利用這些模型的規劃（Planning）能力來制定行動方案，并使用工具來執行（Action）這些方案。同時，智能體還會對執行過程進行觀察（Observation），確保任務能夠順利實施。
總之，Agent 智能體 = 大語言模型的推理能力 + 使用工具行動的能力。
對于企業來說，建立一個與其業務需求相匹配的知識庫是極其重要的。利用RAG（Retrieval-Augmented Generation）和微調等技術，我們可以將通用的大型語言模型定制化為對特定行業有深入了解的“行業專家”，以更精準地滿足企業的具體業務需求。這種定制化的知識庫幾乎適用于所有行業和公司，包括但不限于：市場研究知識庫、人力資源知識庫、項目管理知識庫、技術文檔知識庫、項目流程知識庫、招標投標知識庫等。
知識庫的技術架構分為兩部分：
第一、離線的知識數據向量化
第二、在線的知識檢索返回
總之，知識庫是 AI 大模型應用的知識基礎。
向量數據庫是專注于存儲和查詢向量的系統，其向量源于文本、語音、圖像等數據的向量化表示。
相較于傳統數據庫，向量數據庫更擅長處理非結構化數據，比如：文本、圖像和音頻。在機器學習和深度學習中，數據通常以向量形式存在。
向量數據庫憑借高效存儲、索引和搜索高維數據點的能力，在處理比如：數值特征、文本或圖像嵌入等復雜數據時表現出色。
總之，知識庫的存儲載體往往是向量數據庫，另外在數據存儲和檢索上，向量數據庫以向量空間模型高效存儲和檢索高維數據，為 AI 大模型和 Agent 智能體提供強有力的數據支持。
知識圖譜是一種基于實體和關系的圖結構數據庫，旨在表示和管理知識。它采用結構化數據模型來存儲、管理和顯示人類語言知識。
知識圖譜通過語義抽取建立人類語言知識間的關系，形成樹狀結構。實體如人、地點、組織等，具有特定屬性和關系，這些關系連接著不同的實體。通過數據挖掘、信息處理和圖形繪制，知識圖譜揭示了知識領域的動態發展規律，為學科研究提供了有價值的參考。
醫療領域是知識圖譜技術的一個廣泛應用場景，它可以幫助臨床診療、醫療數據的整合與利用，并通過實體識別、關系抽取和數據集訓練，以圖譜形式展示關鍵節點和它們之間的聯系，從而支持更精準的醫療決策。
與此同時，在智能推薦、自然語言處理、機器學習等領域也具有廣泛的應用。尤其在搜索引擎領域，它能夠提高搜索的準確性，為用戶提供更加精準的搜索結果。
總之，知識圖譜本質上是一種叫作語義網絡的知識庫，即一個具有有向圖結構的知識庫，其中圖的結點代表實體或者概念，而圖的邊代表實體/概念之間的各種語義關系。
AGI（通用人工智能）作為 AI 發展的終極愿景，追求的是讓智能系統具備像人類一樣理解和處理各種復雜情況與任務的能力。在實現這一宏偉目標的過程中，AI 大模型、Prompt Engineering、Agent 智能體、知識庫、向量數據庫、RAG 以及知識圖譜等技術扮演著至關重要的角色。這些技術元素在多樣化的形態中相互協作，共同推動 AI 技術持續向前發展，為實現 AGI 的最終目標奠定堅實基礎。
1. 智能客服與自動化問答：大模型可以用于企業的智能客服系統，通過自然語言處理能力，理解客戶提出的問題，并提供精準的回答。例如，某在線零售公司使用大模型來處理客戶的售后問題和產品咨詢，能夠實時分析用戶的輸入，給出準確的解答和建議。這不僅提高了客戶滿意度，還減輕了人工客服的工作負擔。
2. 內容生成與編輯：在數字營銷和內容創作行業，大模型可以用于生成文章、博客、廣告文案等內容。例如，一家內容營銷公司利用大模型自動撰寫博客文章和社交媒體帖子，從而節省了創作時間，提高了工作效率。大模型能夠根據特定的主題和關鍵詞生成高質量的內容，確保語法正確且符合用戶需求。
3. 個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，從而提供個性化的推薦服務。例如，某流媒體平臺使用大模型分析用戶觀看的影視內容，通過用戶的觀看歷史和評分，自動生成個性化的推薦列表，提升用戶體驗。大模型的強大分析能力能夠幫助企業更好地理解客戶需求，從而優化產品和服務。
4. 語言翻譯與跨語言交流：大模型可以用于自然語言翻譯，幫助不同語言的用戶進行有效溝通。例如，在國際會議或多語言社交平臺中，大模型可以實時翻譯發言內容，使與會者能夠理解并參與討論。這種跨語言的交流能力有助于促進國際合作和理解，消除語言障礙。
5. 數據分析與洞察挖掘：大模型可以處理大量的數據，并從中提取出有價值的洞察。例如，在金融行業，某投資公司利用大模型分析市場數據和新聞報道，以便識別投資機會和潛在風險。大模型的強大計算能力和分析能力能夠為企業提供實時的市場趨勢分析，幫助決策者做出更明智的選擇。
6. 教育與個性化學習：在教育領域，大模型可以為學生提供個性化的學習體驗。例如，某在線教育平臺利用大模型分析學生的學習進度和偏好，自動推薦相應的學習資源和課程。大模型能夠根據學生的反饋調整學習計劃，從而提高學習效果，滿足不同學生的需求。
原文轉自 微信公眾號@玄姐聊AGI
