图解AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体

最新推荐文章于 2025-08-17 09:30:00 发布
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大模型中的Transformer与混合专家（MoE）

图片5种大模型微调技术

图片传统RAG与Agentic RAG对比

图片5种经典的智能体设计模式

图片5大文本分块策略

图片智能体系统的5个等级

图片传统RAG vs HyDE

图片RAG vs Graph RAG

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KV caching

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大模型——百花齐放的RAG 技术流派
09-12 195
结果摘要技术如同武功秘籍的"精要总结"，把长篇大论提炼为精华要点。图12：查询相关的摘要生成流程就像你看电影前先看预告片，或者看书前先读目录和简介，好的摘要能让你快速了解核心内容。在实际应用中，一个医学RAG系统收到"糖尿病治疗方法"的查询后，不会直接把长达几十页的医学论文扔给大语言模型，而是先提取每篇文档中最相关的2-3个段落，如"口服药物治疗"、"生活方式干预"等关键信息，再送入生成模型，大大提高了回答的针对性和效率。实战案例：构建完美的RAG检索器。
图解AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体，大模型算法工程师
Java_rich的博客
05-20 871
文章详细介绍了Transformer和混合专家（MoE）两种深度学习架构的差异，包括模型结构、工作原理、性能、计算资源与训练难度以及应用场景。Transformer以其自注意力机制在自然语言处理任务中表现出色，而MoE通过组合多个专家模型处理复杂任务，具有较好的泛化能力。此外，文章还探讨了五种大模型微调技术，如LORA及其变体，以及传统RAG与Agentic RAG的对比，智能体设计模式和文本分块策略。这些内容为Java开发者提供了全面的学习指南，帮助他们在AI大模型领域实现职业转型。
一文彻底弄懂AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体
2401_85373691的博客
06-09 1185
如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
【学习笔记】图解AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体
tpriwwq的专栏
04-26 362
在将大型语言模型应用于特定领域或任务时，需要帮助模型快速适应新的需求。
用图解轻松掌握AI三大关核心技术：RAG、大模型、智能体
xiaoganbuaiuk的博客
07-10 994
维度传统RAG。
一篇文章说清楚AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体
z551646的博客
06-16 1173
前阵子刷到一篇图解AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体的文章，但是原图都是都是英文的，很多人看不懂。粉丝还把文章还转发给了我，所以我就硬着头皮用 AI 辅助翻译，并加了一些自己的理解，用中文给大家再普及一下AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体的区别。原图翻译后的图原装引擎不动，只加小部件，成本低，效果好比LoRA更省钱，只调一半部件，效果稍微差一点但够用共用的喇叭设备，只调几个按钮，最省钱的方法今天换个零件，明天再换个零件，循序渐进，更稳定不同零件用不同的安装速度，训练更快，效果更好原图。
AI领域的三大核心技术：RAG、大模型、智能体，一篇文章让你彻底明白！
m0_65555479的博客
06-09 955
前阵子刷到一篇图解AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体的文章，但是原图都是都是英文的，很多人看不懂。粉丝还把文章还转发给了我，所以我就硬着头皮用 AI 辅助翻译，并加了一些自己的理解，用中文给大家再普及一下AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体的区别。
AI三大核心技术全景图：RAG、大模型与智能体的关系与应用全解析
2401_85325726的博客
08-17 1030
在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。
一篇文章说清楚AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体，零基础小白收藏这一篇就够了！！
2401_85327249的博客
06-09 666
前阵子刷到一篇图解AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体的文章，但是原图都是都是英文的，很多人看不懂。粉丝还把文章还转发给了我，所以我就硬着头皮用 AI 辅助翻译，并加了一些自己的理解，用中文给大家再普及一下AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体的区别。（本文比较长，大家可以先收藏，后续遇到的时候再看）
图解AI三大核心技术：RAG、大模型、智能体（下）
star_nwe的博客
06-10 736
行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。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。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。像是"自我检查"的AI AI生成答案后，会反思自己的回答是否正确 如果发现问题，就重新生成更好的答案 就像学生做完题后检查一遍，发现错误就重做。
开源大语言模型作为 LangChain 智能体
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10-04 1968
开源大型语言模型 (LLMs) 现已达到一种性能水平，使它们适合作为推动智能体工作流的推理引擎: Mixtral 甚至在我们的基准测试中 超过了 GPT-3.5，并且通过微调，其性能可以轻易的得到进一步增强。
AI架构师生存手册：图解避坑MCP工具链/智能体RAG/推理蒸馏实战
聚客AI官方优快云博客
08-15 956
本文系统介绍了AI大模型的核心技术与应用实践。主要内容包括：1）大模型架构演进，从Transformer到MoE架构；2）训练技术体系，涵盖预训练、微调、对齐等阶段；3）RAG架构优化方案；4）推理优化关键技术；5）智能体系统设计框架。文章还提供了技术选型指南，建议根据数据敏感性、知识复杂度等场景需求组合使用MCP协议、GraphRAG、MoE等技术构建高性能AI系统。最后强调动态编排智能体工具、结合知识图谱与高效架构将形成新一代大模型开发范式。
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