大模型（LLM，Large Language model）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。从2019年发展到现在，其能力已经得到了极大的提升，其中以OpenAI ChatGPT的发布为关键里程碑事件。

技术上的突破致使基于大模型的应用层出不穷，诸如Chatgpt, 文心一言, ChatDoc, ChatPPT等。应用虽多，但是技术范式却不外乎提示词工程、Agent和RAG三种。

一、提示词工程范式

提示词工程（Prompt Engineering） 是指在与LLM交互时，精心设计和优化输入（即提示词或问题）的过程，以获得更准确、更有用或更具创造性的回答。

Prompt技术范式是指:

• 使用大模型本身的能力进行对话、文本生成、文案创作等。
• 使用Prompt技术在1的基础上提升LLM的响应效果。

这种技术方式下的典型应用类型有:

• Chatbot: ChatGPT、文心一言、cluade等
• **角色扮演：**扮演侦探、政客、男/女朋友等
• **构建NLP工具：**命名实体提取、关键信息提取、情感分析等

二、Agent技术范式

在LLM语境下，Agent可以理解为某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。它不仅告诉你“如何做”，更会帮你去做。Agent的核心思想是基于LLM在理解复杂数据和场景方面具备类人的推理规划能力，通过工具（或者插件）来增强LLM的能力来实现其与现实世界的交互。可以用以下公式表示:

Agent = LLM+Planning+Feedback+Tool use

优秀的助手不仅会给我们提供建议，还能帮我们处理非文字输出的任务，如点外卖、查数据库、处理未读邮件等，这便是Agent技术范式的核心。这种技术范式的典型应用类型有:

• ChatGPT插件， e.g. 代码执行器、网络搜索插件等

• Agent构建平台，e.g. AutoGPT， langchain等

• 具体Agent， e.g. 西部世界(stanford Generative Agents)

  

三、RAG技术范式

检索增强生成（RAG） 是一种利用来自私有或专有数据源的信息来补充增强大模型文本生成的技术。RAG，即Retrieval Augmented Generation可以理解为Retrieval And Generation，也就是检索与生成，再加上知识库构建的工作， RAG可以写为以下公式：

RAG = 知识库构建 + 知识检索 + 大模型生成

RAG技术应用范式是指利用rag技术将大模型和私有知识结合，使大模型可以回答与私有数据相关的问题，且回答的结果有据可依，有源可溯。这种技术范式的典型应用类型有:

• RAG的直接应用， e.g. ChatPDF, ChatDOC等
• RAG+场景， e.g. 培训助手，客服等

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最后

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

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第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

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