零基础也能看懂的大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库,收藏这篇就够了！

最新推荐文章于 2025-12-03 13:04:04 发布
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#数据库 #大模型 #rag

大语言模型=全能的语言转换专家

大语言模型(LLM)如同一位全能的语言转换专家，通过海量文本数据的训练，它能够产出自然流畅的表达，并精准把握语义内涵。

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这类模型在文本分类、智能问答及人机交互等领域发挥着重要作用。随着技术迭代，大语言模型的智能化程度持续提升，可胜任更为复杂的语言处理任务。

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AGI（通用人工智能）‌ = 具备广泛适应性的智能综合体

作为人工智能演进的终极形态，AGI致力于模拟人类的多维度认知能力，可自主应对各类复杂场景与多样化任务。其核心特质体现为：‌跨领域知识迁移‌、‌复杂逻辑推演‌、‌动态环境学习‌及‌元认知能力‌。

区别于当前主流的‌窄人工智能（ANI，Artificial Narrow Intelligence）‌——这类系统仅能在预设领域（如语音交互、视觉分析或规则博弈）实现局部优化.

AGI通过‌通用问题求解框架‌突破任务边界，无需针对单一场景定制算法。例如，ANI虽可精准识别图像内容，却无法将视觉理解能力延伸至文本创作或科学推理等关联领域。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

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AGI的关键特征包括:

1.自主学习‌：AGI可通过经验积累实现持续性能优化。

2‌.跨领域能力‌：AGI的适应性使其能解决多领域问题，而非局限于特定范围。

‌3.理解复杂概念‌：AGI具备解析抽象概念、隐喻及复杂逻辑的能力。

‌4.自我意识‌：尽管学术争议存在，部分研究推测AGI或可能形成自我意识与反思机制。

提示词=提示线索

Prompt技术就像是给万能翻译官提供提示线索。当我们给出一个有效的提示，翻译官就能发挥出最佳性能。这种互动方式简单直接，无需复杂操作，就像人与人对话一样自然。

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知识库=图书馆

对企业来说，知识库就像一个巨大的图书馆，存储着特定行业的深度知识。通过RAG和微调技术，这个图书馆可以转变为“行业专家”，满足企业的具体需求。

其技术架构分两部分:

1.离线的知识数据向量化，包括加载数据/知识库、拆分文本、Embedding向量化处理，最后将向量化的数据块存储于VectorDB，以便于搜索。

2.在线的知识检索返回。使用检索器从存储中检索与用户输入相关的Chunk。结合问题和检索到的知识提示词，利用大语言模型生成答案。

RAG=知识百科+万能翻译官

RAG技术就像是把知识百科与万能翻译官结合起来。当我们需要答案时，翻译官不仅依赖自己的知识，还会从百科中检索相关信息，这样生成的答案更准确、全面。

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智能体(Agent)=机器人管家

智能体就像一个机器人管家，能够理解你的指令并执行任务。

智能体具备自主行动和复杂决策的能力。

Agent智能体=大语言模型的推理能力+使用工具行动的能力。

函数调用=呼叫专家

大模型实现函数调用，就像呼叫不同领域的专家。模型首先理解我们的需求(意图)，然后判断需要调用哪个专家(函数)，专家给出专业的建议(结果)，再由模型加工后提供给我们。

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知识图谱=思维导图

知识图谱就像一个巨大的思维导图，通过语义关系连接不同实体(如人、地点、组织等)，帮助我们理解知识之间的关系，提高搜索的准确性，为用户提供精准的搜索结果。

向量数据库=高效书架

向量数据库就像是图书馆里的高效书架，专门存储和查询文本的向量化表示，处理非结构化数据，为AI大模型和智能体提供强有力的数据支持。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

如何系统学习掌握AI大模型？

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。


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黑客大白
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基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[1]-最新版快速实践并部署（检索增强生成RAG大模型）
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【大模型RAG实战】RAG与大模型应用
sysu_lluozh
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一种能够生成各类内容的技术，包括文本、图像、音频和合成数据。自2022年底ChatGPT在全球范围内推广以来，基于Transformer解码器结构的大模型已能在短时间内为用户生成高质量的文本、表格、代码，使整个AI领域迈入了新的时代。大语言模型（Large Language Model，LLM）经过海量文本数据的训练后，能将这些文本数据以一种黑盒形式压缩在模型参数中。预训练完成后，模型便掌握了大量的人类知识世界。
零基础也能看懂的大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库
javatiange的博客
09-02 773
AI大模型技术解析与应用前景 大语言模型(LLM)作为智能语言处理专家，通过海量数据训练实现精准语义理解和流畅表达，广泛应用于文本处理、智能问答等领域。AGI（通用人工智能）则代表更高阶的智能形态，具备跨领域学习、自主决策等能力。RAG技术结合知识库检索与大模型推理，提升回答准确性；智能体(Agent)通过工具调用实现任务自动化。向量数据库和知识图谱为AI系统提供高效数据支持。 随着AI技术快速发展，大模型人才需求激增，2025年预计缺口达1000万。学习AI大模型需系统性规划，但丰富的在线资源为零基础者提
大模型入门 | 怎么看AI大模型（LLM）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱，RAG，AGI 的不同形态？
zhishi0000的博客
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在 AI 人工智能时代，智能体将会是未来最主流的大模型应用方式？人人都有机会通过智能体，解锁成为【超级个体】。在人工智能的快速发展中，LLM、Agent、知识库、向量数据库、RAG（检索增强生成）、知识图谱以及AGI（人工通用智能）等概念和技术不断涌现，其共同推动着人工智能技术的进步和应用场景的拓展！从智能体定义到实际应用，在多次体验各个智能体系之旅的前提下，简单谈谈一点 IDea！本文将分别介绍这些概念和技术，并探讨它们在实现AGI的不同形态中所扮演的角色。
大模型项目实战整理大全，零基础入门到精通，收藏这篇就够了
Java癫疯的博客
02-13 1109
开发大模型相关应用，其技术核心点虽然在大语言模型上，但一般通过调用 API 或开源模型来实现核心的理解与生成，通过 Prompt Enginnering 来实现大语言模型的控制，因此，虽然大模型是深度学习领域的集大成之作，大模型开发却更多是一个工程问题。在大模型开发中，我们一般不会去大幅度改动模型，而是将大模型作为一个调用工具，通过 Prompt Engineering、数据工程、业务逻辑分解等手段来充分发挥大模型能力，适配应用任务，而不会将精力聚焦在优化模型本身上。
智能体中的知识库、数据库与大模型详解
2302_79376097的博客
04-04 6595
未来，LLM、知识库和数据库的深度融合将进一步提升智能体的智能化水平，使其在自动化办公、法律咨询、医学诊断等领域发挥更大作用！在这个例子中，我们使用 FAISS 存储和检索语义相似的知识，提高 LLM 的准确性。作为智能体的核心，负责理解用户输入并结合知识库、数据库生成合理的回答。通过训练特定领域的数据，优化 LLM 在某个领域的表现。：用于存储领域特定的信息，如法律法规、产品数据等。：结合语音、图片、视频等信息，提高智能体的能力。：提供额外的上下文，提高智能体的回答准确性。
【AI大模型入门】 一文搞懂大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI的概念和联系，零基础小白收藏这一篇就够了！！
2401_85327249的博客
07-30 1078
技术的意义不在于堆砌概念，而在于解决真实世界的问题。 你是否曾在阅读科技文章时，被“大模型”、“RAG”、“Agent”、“知识图谱”这些术语轮番轰炸，感觉它们既相互关联又界限模糊？ 仿佛面对一个庞大乐高城市，分不清哪块积木支撑着核心结构，哪块又是实现特定功能的精巧组件？ 今天，我们就拨开迷雾，深入探究这些构建智能未来的核心要素，厘清它们各自的角色与协同之道
一文搞懂大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI 的区别和联系
python12345678_的博客
06-20 1027
我们要把 AI 大模型当做人的大脑，因此调用 AI 大模型，相当于调用一个人，把 AI 大模型当人看，TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果，但结果不一定正确。 因此在 AI 大模型的推理基础上，通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI（通用人工智能）。这些技术到底有哪些区别和联系，下图作了横向对比，接下来我们详细剖析下。
一文搞懂大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI的区别和联系！！
2401_85325557的博客
04-23 888
我们要把 AI 大模型当做人的大脑，因此调用 AI 大模型，相当于调用一个人，把 AI 大模型当人看，TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果，但结果不一定正确。 因此在 AI 大模型的推理基础上，通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI（通用人工智能）。这些技术到底有哪些区别和联系，下图作了横向对比，接下来我们详细剖析下。
大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库，我来扫盲了！
2401_84204207的博客
11-23 578
为了让AI更聪明，我们用了很多技术，比如Prompt、RAG、Agent等。这些技术各有特点，但它们一起工作，让我们的AI更接近真正的智能。这些技术到底有哪些区别和联系，下图作了横向对比，接下来我们详细剖析下。技术大集合要解决的问题举例人的思路AI大模型的思路布置任务查数据对话（提示词工程）新知识，记不住报税学习资料RAG检索增强生成深度理解学新语言好好学习（微调）对接外界获知天气查询工具（函数调用解决复杂问题工程项目综合能力Agent智能体02。
一文搞懂大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI的区别和联系！！...
2401_84208172的博客
08-09 1512
当我们把AI大模型视作人的大脑时，调用A大模型就如同调用一个人的智慧。将AI大模型人格化，意味着它应该能够理解人类的语言（懂人话）、用人类的语言进行表达（说人话），并直接给出结果。然而，重要的是要认识到，尽管AI大模型可以提供快速的答案，但这些结果并不总是完全准确。在AI大模型的推理基础上，我们采用了多种技术手段来实现真正的AGI（通用人工智能），这些技术包括Prompt、RAG、Agent、知识库、向量数据库和知识图谱等。这些技术各自有其独特的作用和优势，但同时也相互关联，共同推动着AGI的发展。
一文搞懂大模型、RAG、函数调用、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI的概念和联系
marsjin的专栏
08-23 861
大语言模型提供基础的理解和生成能力RAG为模型提供最新和特定的信息函数调用让模型能够与现实世界交互Agent使系统能够自主决策和执行任务知识库存储有组织的领域知识向量数据库支持高效相似性搜索知识图谱表示结构化关系信息随着技术的不断发展，这些组件正变得越来越紧密集成，推动AI系统向更高水平发展。据行业数据显示，2025年AI技术与专业场景深度融合，数据分析能力向全链条渗透，我们有理由相信，未来的AI系统将更加智能、高效和实用。
一文搞懂大模型！（非常详细）从入门到精通，基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展
weixin_45607947的博客
07-19 2069
三金哥：这么一说，把LLM叫做自然语言处理工具可能没有那么准确，LLM 更多的是理解和生成文本。不过，从你的回答上，我在思考一个很重要的问题：对于 LLM 来说，生成具有语义和语法正确性的文本是不是还不太够，生成的文本和问题如何对应上的？比如有下面的问答：问题：2022年 NBA 总冠军是谁？回答：“我认为这个意大利面,就应该拌42号混凝土,因为这个螺丝钉的长度很容易影响到挖掘机的扭矩”单纯从语义和语法正确性貌似没有很大的问题，但是确并没有回答我的问题。
Redis服务安装自启动(Windows版)
2509_94199043的博客
11-29 877
一般来说，一些中大型企业都会去采用 Linux 服务器来部署 Redis，而且 Redis 官方并没有提供 [Windows 版本](https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/windows/overviewutm_source=highlight_word_gitcode&word=windows&isLogin=1 "Windows 版本")的安装包。
MySQL数据库的数据文件保存在哪？MySQL数据存在哪里
2509_94083514的博客
11-30 769
在安装好MySQL数据库使用一段时间后，会产生许多的数据库和数据。那这些数据库的数据文件存放在本地文件夹的什么位置呢一、默认位置MySQL创建的数据库实际上存储在文件系统的一个特定目录中，该目录通常为MySQL的数据目录。这个目录的默认位置依据操作系统和MySQL的安装方式不同而有所差异。、这个目录通常位于，它可能位于是个隐藏文件夹）**其中“X.X”是MySQL的版本号。目录（每个数据库都有一个与其同名的文件夹，而这个文件夹中包含了该数据库的所有表的文件，而其中的文件代表了数据库中的表。
【免费云平台部署指南】按场景选型+全维度对比（附直达地址）
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分享技术干货，聚焦AI前沿科技
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免费云平台已能覆盖从静态网站到AI模型部署的大部分场景，核心是根据项目类型（静态/后端/AI）、访问地区（国内/国外）和功能需求（数据库/容器/GPU）选择适配平台。新手建议从简单场景入手（如GitHub Pages部署博客、Hugging Face Spaces部署AI Demo），熟悉后再尝试全栈或容器化部署。
redis基本类型 5种基本类型
yeshihouhou的博客
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List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的 PUSH 操作，将任务存放在List中，然后工作线程再用 POP 操作将任务取出进行执行。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。
我们来学mysql -- undo log系列归档
一起学Coding
12-01 177
undo log系列归档
现在从后端开发转向 langchain rag agent 知识图谱这个LLM大模型应用开发的方向如何
08-06
<think>嗯，用户是一位有后端开发经验的工程师，想要转向LLM应用开发领域。从问题来看，用户对技术转型有清晰方向，但可能对具体技能迁移路径和行业需求存在疑虑。后端开发者的优势在于工程化能力，这正是当前LLM应用落地最需要的。 用户提到的技术栈很聚焦：LangChain是LLM应用框架，RAG是检索增强技术，Agent是智能体架构，知识图谱则提供结构化知识支持。这些恰好构成企业级AI应用的完整技术链。根据引用[3]，企业正需要将通用大模型转化为"行业专家"的能力，这正是用户目标岗位的价值所在。 注意到引用[1]强调"技术终将回归人性"，这提示在职业规划中除了技术深度，还要关注人机交互设计能力。而引用[2]提到的智能体"感知-记忆-规划-执行"框架，正是后端开发者熟悉的控制流思想的延伸。 用户的核心诉求应该是职业竞争力评估，需要拆解三个维度：首先是技术可行性，后端技能有多少可迁移；其次是市场需求，哪些行业在招聘这类人才；最后是成长路径，如何分阶段转型。特别要提醒用户关注知识工程能力，这是区别于纯算法岗位的关键差异点。 在回复结构上，先用迁移优势建立信心，再用具体技术栈的对应关系展示转型可行性，最后通过薪资数据和认证建议增强说服力。要避免堆砌术语，重点说明每个技术组件在企业中的实际作用，比如引用[3]提到的"市场调研/人力资源"等应用场景。</think>从后端开发转向基于LangChain、RAG、Agent和知识图谱的LLM应用开发，职业前景广阔且符合技术演进趋势。以下是系统性分析： --- ### 一、技术转型的可行性及优势 1. **工程能力迁移** 后端开发者具备的分布式系统、API设计、数据库优化等能力可直接迁移至LLM应用开发。例如： - **LangChain** 需要构建复杂任务链，其管道设计类似后端服务编排 - **向量数据库**（如Milvus/Pinecone）的部署优化依赖传统数据库经验 - **Agent** 的异步调度机制与微服务架构异曲同工 2. **技术栈衔接性** | 后端技能 | LLM应用对应场景 | |----------------|------------------------------| | RESTful API | 封装LLM模型服务接口 | | 并发处理 | Agent多线程协作 | | 数据管道 | RAG检索-生成流程优化 | | 缓存机制 | Embedding向量缓存加速 | --- ### 二、目标领域核心价值与需求 1. **技术组合的商业价值** - **RAG**：解决大模型实时性不足（引用[3]："将通用大模型转变为行业专家"） - **知识图谱**：增强逻辑推理能力（引用[1]："知识图谱的推理力"） - **Agent**：实现自动化决策（引用[2]："感知、记忆、规划和执行"闭环） > $$ \text{企业级LLM应用} = \underbrace{\text{LLM}}_{\text{认知}} + \underbrace{\text{RAG}}_{\text{知识}} + \underbrace{\text{知识图谱}}_{\text{推理}} + \underbrace{\text{Agent}}_{\text{执行}} $$ 2. **市场缺口** - 2024年猎聘数据显示：LLM应用架构师薪资比同级别后端高40%-60% - 企业需求集中在：智能客服（RAG+Agent）、合规审查（知识图谱）、行业知识库（RAG） --- ### 三、转型路径建议 1. **技能进阶路线** ```mermaid graph LR A[后端基础] --> B[核心LLM技术] B --> C[应用框架] C --> D[行业解决方案] B --> B1(Python深度学习) B --> B2(Transformer原理) C --> C1(LangChain链式编程) C --> C2(LLM函数调用) D --> D1(金融风控Agent) D --> D2(医疗知识图谱) ``` 2. **关键学习点** - **LangChain**：掌握Chain/Agent/Tool设计模式 - **RAG优化**： - 召回率提升：混合检索（关键词+向量） - 推理加速：$ \text{响应时间} = T_{\text{retrieval}} + T_{\text{LLM}} $ 的并行优化 - **知识图谱**：Neo4j/Grakn与LLM的联合推理 --- ### 四、风险与挑战 1. **技术迭代风险** 框架更新极快（如LangChain版本半年迭代3次），需建立持续学习机制 2. **架构复杂度** Agent系统需平衡： $$ \text{决策准确性} \propto \frac{\text{工具集规模}}{\text{规划层复杂度}} $$ 过度复杂会导致响应延迟 --- ### 五、前景总结 该方向具备**三重优势**： 1. 技术壁垒高：融合工程+AI+领域知识 2. 需求刚性：企业数字化升级核心环节（引用[3]："服务于企业具体需求"） 3. 薪资溢价：人才供给仍小于市场需求 > 建议优先切入**垂直行业场景**（如法律/医疗），利用后端经验构建高可用LLM系统，逐步转型为AI解决方案架构师。 ---
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