AI进化之路：解读大模型技术的四大技术架构

关注

原创最新推荐文章于 2026-06-12 13:55:15 发布 2.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

大模型核心技术原理: Transformer架构详解四是，通用语言模型，如 GLM，该模型结合了自回归和自编码两种形式的模型，举个例子，“123456”是一串输入的序列，现在把 “3”、“5”、“6” 挖空，让模型去学习，那么，挖空以后换成一个 “ mask token” 告诉模型这个地方遮掉了一些内容，现在需要去预测出来遮掉的内容。一是，自编码模型，如 BERT，简单讲就是给到一句话，然后把这句话的内容挖空，当问及挖空的内容时，就把内容填回去，这其实是典型地用来做一个自然语言理解的任务，但做生成任务是非常弱的；本文由博客一文多发平台。阅读详情

随着人工智能技术的不断发展，大模型技术架构也在不断演进和完善。在这篇文章中，我们将深入探讨四种主要的大模型技术架构：纯Prompt、Agent + Function Calling、RAG（检索增强生成）和Fine-Tuning。每一种架构都有其独特的特点和应用场景，让我们一一了解它们。

1. 纯Prompt：模拟对话的简单交互

纯Prompt技术架构可以看作是最原始、最直观的AI交互方式。它就像与一个人对话，你说一句，AI回应一句，你再继续说，AI再继续回应。这种交互方式的优点在于简单直接，不需要复杂的设置和调用。

应用场景：当你问AI一个问题，比如“过年去哪玩”，AI会根据你的问题直接给出一个答案。这种方式适用于简单的对话场景，但在处理复杂任务时可能显得力不从心。

2. Agent + Function Calling：主动提问与功能调用

在Agent + Function Calling架构中，AI不仅能够被动回答问题，还可以主动提问以获取更多信息，并通过功能调用来完成特定任务。例如，你问AI“过年去哪玩”，AI可能会先反问你有几天假期，通过了解更多背景信息来提供更准确的建议。

应用场景：这种架构适用于需要多轮交互和功能执行的复杂场景，比如智能家居控制、客户服务等。AI不仅能够理解用户需求，还能主动引导对话和调用具体功能来解决问题。

3. RAG（检索增强生成）：结合向量数据库进行检索

RAG架构结合了Embeddings和向量数据库技术。Embeddings是将文字转换为便于相似度计算的向量编码，这些向量存储在向量数据库中，以便于快速查找。当接收到一个输入时，AI会根据输入向量在数据库中找到最相似的向量，从而提供相关信息。

应用场景：例如在考试时，看到一道题目，可以通过RAG架构在相关资料中找到对应的内容，并结合题目生成答案。这种方法能够显著提高信息检索的效率和准确性。

4. Fine-Tuning：深入学习与长期记忆

Fine-Tuning是一种对大模型进行微调的技术，通过针对特定任务或领域进行进一步训练，使模型能够长期记住并活学活用这些知识。与前面提到的方法不同，Fine-Tuning能够使AI在特定领域表现得更加专业和准确。

应用场景：这种技术适用于需要高准确度和专业知识的领域，如医学诊断、法律咨询等。通过Fine-Tuning，AI可以提供更加专业、可靠的建议和服务。

总结

大模型技术架构从纯Prompt的简单对话，到Agent + Function Calling的主动交互，再到RAG的高效检索，最终到Fine-Tuning的深入学习，每一种架构都有其独特的优势和应用场景。理解这些技术架构的特点和适用范围，有助于我们更好地利用人工智能技术来解决实际问题，提升工作和生活的效率。

希望通过这篇文章，你能对大模型技术架构有一个更清晰的认识，并在未来的工作和学习中灵活应用这些技术，让AI成为你的得力助手。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述