收藏！大模型三大核心技术深度解析：RAG、Agent与多模态如何重塑AI应用

本文聚焦大模型三大核心支柱技术：RAG（检索增强生成）破解知识时效性困境，Agent赋予模型自主决策执行能力，多模态突破单一感知边界。三者协同发力，精准攻克大模型落地过程中的数据滞后、隐私泄露、专业适配不足等核心难题，推动行业从单纯的效率提升迈向深层次的业务重构。展望未来，大模型将朝着全模态融合、复杂系统构建与垂类领域深度绑定的方向加速演进，最终形成"感知-认知-决策-执行"的完整智能闭环，成为驱动产业变革的核心动力。

核心技术定位速览： RAG：大模型的"动态知识引擎"——弥补静态模型知识边界，解决时效性与可信度痛点； Agent：大模型的"智能执行中枢"——赋予模型自主规划、决策及工具调用的核心能力； 多模态：大模型的"感知升级底座"——打破单一模态理解局限，实现对真实世界的全息认知。 核心演进路径：知识增强（RAG）→ 行为智能（Agent）→ 感知升级（多模态）→ 完整智能体

1、RAG：大模型触手

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合信息检索与生成模型的技术。其核心思想是：在生成答案前，先从外部知识库（如文档、数据库、互联网）中检索相关证据，再基于检索结果和用户输入生成更准确、可靠的回答。如下图所示为一个最简RAG示意图。

（注：图源网络）

从形态上说，LLM充当大脑角色用于生成答案，检索充当触手角色用于收集证据。RAG就是一个带触手（外挂知识库）的大模型系统。

1.1 为什么需要RAG

大模型在很多领域表现出色，但依然存在局限性，这些局限性使得RAG成为大模型的重要补充。

模型能力：大模型训练完成后模型的能力就固定了。比如：我们问ChatGPT东方甄选小作文的事情，ChatGPT表示不知道。原因是：GPT-4训练数据知识收集截止到2023年10月份。RAG通过外挂实时知识库，可以有效改善这类问题。

ChatGPT时效性

数据隐私：大模型很难覆盖隐私数据和私域数据，本地部署RAG系统，也可以改善此类问题。

可解析性：RAG检索结果提供事实依据，减少猜测性回答。同时生成答案可标注来源文档，增强可信度。

成本优化：长上下文模型，处理全文输入成本高，RAG检索关键片段压缩输入长度，使得RAG在处理长文本时更加效。

LLM与RAG差异

RAG不仅解决大模型的局限性，也带来更高的生成质量和成本优化，RAG可以根据不同领域的需求，定制化地提供专业答案。

1.2 RAG存在挑战

尽管RAG带来了许多优势，但在实际应用中面临一些挑战，特别是在RAG构建过程中。RAG构建包含4个主要步骤：文档转为数据、数据分块、数据向量化、向量存储。

1.2.1 文本向量化难点

文档以文字为主，也包含图片、表格、公式等信息。文档中存在成千上百万的文字信息，大量数据后如何对数据分块（涉及权衡文本颗粒度、上下文的完整性）选择适合的文本颗粒度（数据分块）能够平衡检索的精准和召回。

RAG构建过程中存在的挑战

1.2.2 多模态文档难点

多模态文档中图片、图表等结构化多模态内容处理方式更加复杂。如何将不同模态的数据（文本，图像、视频）融合在一起，提高理解的准确性是挑战。

多模态文档结构复杂（注：图源网络）

目前针对复杂文档结构处理链路包含四个阶段：文档解析器（ocr识别及坐标、图片识别及坐标、工具解析器等）、文档结构化（为数据建立索引顺序）、文档理解（数据整理为可序列化的结构）。整体看文档的解析链路长，步骤多，内容不好校核。

复杂文档常规解析链路（注：图源网络）

1.2.2 可控检索难点

检索错误是RAG应用中的一个常见问题，比如：噪声数据、数据分块（上下文错误处理）、特性向量化过程（BGE能力不足）等等。召回率与精准率是一个对立矛盾体。因此需要对RAG系统做可控处理。

RAG可控处理一种思路

1.3 RAG发展

因多模态数据处理与向量化检索的技术瓶颈，RAG系统的稳定性常受制约，因此推动多模态文档的统一化处理范式与新一代检索架构，成为突破RAG能力边界的两大关键路径。

1.3.1 多模态文档处理

在视觉问答（VAQ）任务中，多模态文档的解析需融合文本与布局理解能力。例如，当解析“两个品牌在分辨率参数上的差异”时，模型不仅需识别图像中的文字内容，还需解析文本间的排版逻辑与表格结构信息。若要在回答时提升准确性，需确保模型在处理文本时保留其原始结构特征。

多模态模型提取文字及视觉问答

多模态处理文档不仅可以将不同模态的数据（文本、图像、表格）映射到同一个语义空间，进而提高数据的可用性和检索效率，也有利于模型对于文档的理解。

1.3.2 基于记忆驱动RAG

RAG的另一个发展方向是记忆驱动RAG。与传统的基于向量的RAG相比，记忆驱动RAG利用LLM的KV缓存作为动态索引，具备更高的灵活性和适应性。如图所示Standard RAG与Meno RAG在原理及使用方式存在明显区别。

向量RAG与Meno RAG的差异

使用场景：若需求为静态知识快速检索（如客服标准问答），优先选择向量RAG；BGE（智源通用嵌入模型）、Jina Embeddings（长文本优化）。若需求为动态交互与终身学习（如个性化医疗助手），探索记忆驱动RAG Memo RAG（智源研究院）：KV缓存压缩 + 动态记忆索引。

2、Agent：大模型集成体

Agent技术是大模型的重要集成体，能够实现自主执行任务、做出决策和与环境互动。如图所示，海绵宝宝的形象展示一个大模型如何一步步进化为一个超强的智能体。

（注：图源网络）

2.1 Agent概要

AI agent是指使用 AI 技术设计和编程的一种计算机程序，其可以独立地进行某些任务并对环境做出反应。AI代理可以被视为一个智能体，它能够感知其环境，自己决策和行动来改变环境。如图所示是一个最简Agent系统图。

Agent系统图

Agent通过结合LLM、规划、反馈和工具，形成一个完整的智能系统。Agent包含感知层、决策层、执行层，最终形成具有自主性、反应性、主动性和社会性。

2.2 Agent实践

已有不少Agent开源项目，通过项目实践可加深对Agent理解。Agent实践分为两种类型：自主智能体和生成智能体。

2.2.1 自主智能与生成智能

自主智能体：自主执行任务、做出决策和与环境互动的智能系统。生成智能体：利用生成模型来创造新的数据或内容的智能系统。如图所示，Auto-GPT（自主智能）自问自答，斯坦福小镇虚拟世界（生成智能）。

自主智能体与生成智能体的区别：

2.2.2 Agent核心框架

成熟的Agent框架可降低开发成本，MetaGPT和AutoGen是当前最流行的两个框架。MetaGPT通过为GPT模型分配不同角色来模拟协作的软件公司结构，以处理复杂任务；AutoGen作为开源框架，专注于通过多智能体对话和增强的LLM推理开发大型语言模型应用。

MetaGPT与AutoGen对比

MetaGPT和AutoGen各有特点，MetaGPT：软件公司的“数字CTO”；AutoGen：定制化AI的“乐高工厂。MetaGPT更适合需要全面自动化和协作的软件开发任务，而AutoGen更适合需要灵活定制和对话的LLM应用开发。

2.2.3 Multi-Agent系统

现实世界任务往往过于复杂，单Agent难以胜任，需要多个Agent协作。以漫画图所示，从一个需求到最终交付的产品。首先：计划、需求分析、框架设计、系统方案、编码实现、功能性测试，最后是产品交付。如此复杂的系统需要多人合作，Multi-Agent系统在处理复杂任务方面具有显著优势。

单智能体与多智能体，无论在任务类型与核心技术都存在明显差别。

单智能体与多智能体对比

1. 任务解构能力：通过分布式子任务分工协作，Multi-Agent系统能够分解任务，提高了任务处理的效率。
2. 效能突破边界：通过并行架构和冗余容错设计，Multi-Agent系统能够显著提高计算效率和系统鲁棒性。
3. 动态环境适应：通过实时交互网络，Multi-Agent系统能够快速适应动态环境，更好地应对复杂变化环境。

2.3 Agent应用

尽管Agent技术在多个领域展示了其强大的应用价值，但我们也面临一些挑战。

2.3.1 应用难点

如图所示显示各方面的挑战，如：技术能力、系统设计、安全性及经济效益。

应对上述问题存在的方案：

1. 复杂任务规划，通过分层的方式逐步解决复杂任务。
2. 动态环境适应：元学习（Meta-Learning）+ 世界模型可以提高Agent在动态环境中的适应能力。
3. 多智能体协作：通过博弈论和联邦学习，多智能体系统实现高效的协作。
4. 可解释性提升：因果推理模型 + 决策树蒸馏可以提高Agent的可解释性，Agent的决策过程更加透明。
5. 价值观对齐：基于人类反馈的强化学习（RLHF）可以解决Agent的价值观对齐问题。

2.3.2 行业应用

Agent技术在多个领域展示了其强大的应用价值。

Agent行业应用效果

Agent的落地应用始终面临真实世界的复杂性挑战。要处理工业质检中的视觉缺陷检测、金融报告中的图表解析等任务，必须突破单模态限制——这正是多模态大模型的技术使命。

3、多模态技术应用

多模态大模型的应用非常广泛，涵盖了多个行业和领域。本文分享三个团队的工作，紫东太初多模态预训练、360团队多模态世界目标检测、腾讯团队视频号多模态审核。

3.1 紫东太初–多模态任务统一

将目标检测、分割、OCR等传统CV任务统一到图文大模型中是紫东太初项目中的核心技术之一。使用LLM的自回归统一编码预测，在统一表达的同时，显式增强了图文大模型的局部感知能力。

任务设计：为了加强多模态大模型视觉局部理解能力，在MLLM回归任务中统一传统CV任务，数据集新增了900k条 包含box，mask，细粒度标准的定位数据。不同的多模态任务通过指令跟随实现，比如指代检测、指代分割等。

CV与文本任务统一（注：紫东太初团队在ML-Summit大会分享）

训练策略：第一阶段使用图文数据对，实现模型跨模态间对齐；第二阶段，使用多模态指代任务以及一系列细粒度任务，增强模型数据能力。第三阶段，运用强化学习，让模型更好跟随用户指令，明白使用意图。

不同阶段训练策略（注：紫东太初团队在ML-Summit大会分享）

模型效果：训练多模态大模型不仅有优秀的通用能力，也拥有视觉定位功能。视觉Grounding任务超越同期最优定位优化模型CogVLM-17B首次在目标检测、开放目标计数任务上精度超越多个目标检测、目标计数专有模型。

3.2 360研究院–开放世界目标检测

360研究院的开放世界目标检测技术，已广泛应用于智能硬件、自动驾驶等领域。传统小模型因泛化能力不足难以应对开放场景的检测需求，而该任务恰恰是多模态大模型构建通用感知能力的关键环节。检测能力为何成为多模态大模型的必备属性？其必要性主要体现在以下四方面：

尽管目标检测能够帮助多模态大模型提升能力，但在实际应用中也需要解决以下几个挑战。首先是数据获取与标注瓶颈，未知类别数据稀缺。其次是数据分布复杂性挑战，长尾类别识别困境。最后是模型能力跨类迁移能力弱，环境适应性不足。

3.3 腾讯–多模态视频号审核

随着视频号平台内容生态的快速扩张，视频内容及用户评论数量呈现持续高速增长态势，而人工审核（人审）在应对海量审核任务时正面临明显的效率瓶颈与质量挑战。为有效提升内容审核的时效性与准确性，亟需构建覆盖算法模型优化、审核机制创新、标准体系完善及数据可解析性提升等维度的综合解决方案。

模型层面：引入垂类大模型。

强大的自然语言处理能力，准确识别潜在的违规信息。多模态模型可以多种类型的数据，全面覆盖审核需求。

审核层面：分甬道审核流程。

疑似低违规（白甬道）：对于疑似违规程度低的内容，简化审核流程，减少人工干预，从而大幅提高审核效率。

疑似高违规（黑甬道）：对于疑似违规程度高的内容，并提供违规信息的预警，帮助审核员集中精力处理高违规内容。

视频号审核系统解决方案

多维度特征输入：视频图片，文本内容（标题、图片OCR、ASR、评论）等多维度数据，帮助模型更准确地判断是否有害。

模型基座预训练：模型辅助+人工标注的方式构建垂类场景预训练数据集，选择通用多模态基座在垂类数据上预训练。

数据优化与微调：基于人工审核反馈，进行了多轮迭代优化训练，确保其在实际应用中具备更高的准确性和鲁棒性。

多元信息数据流融合

腾讯视频审核系统融合文本RAG（政策库检索）与多模态内容理解，通过审核Agent实现违规内容主动拦截。

4、大模型未来发展趋势

• 算法层面：模型将从网络架构、动态可学习、多模态对齐统一展现出全模态能力（AGI）
• 产品层面：将会看到越来越多以大模型为基础复杂系统，具有人机协同交互能力。
• 领域层面：在各垂类领域深度结合，推动社会资源的重构。能力由软到硬，AI机器人将直接用于真实世界。

未来大模型将呈现三螺旋发展：RAG向多模态知识图谱演进，构建虚实融合的认知网络；Agent向具身智能进化，形成环境自适应决策系统；多模态向神经符号系统升级，实现可解释的感知推理。三者深度融合将催生新一代产业智能体，在手术机器人、智能电网等场景实现感知-认知-决策-执行的完整闭环。

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵，我经常收到小白和程序员朋友的提问：“零基础怎么入门大模型？”“自学没有方向怎么办？”“实战项目怎么找？”等问题。难以高效入门。

这里为了帮助大家少走弯路，我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友！

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1、我们为什么要学大模型？

很多开发者会问：大模型值得花时间学吗？答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点，而是抓住数字经济时代的核心机遇，其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势：

第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

第二，人才缺口巨大，职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万，2025年预计达400万，具备相关能力的开发者岗位多、薪资高，是职场核心竞争力。

第三，技术赋能增效，提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率，还能拓展职业边界，让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”，对接更高价值业务。

对于开发者而言，现在入门大模型，不仅能搭上行业发展的快车，还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位，还是传统行业的AI转型需求，都在争抢具备大模型技术能力的人才。

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享

最后再跟大家说几句：只要你是真心想系统学习AI大模型技术，这份我耗时许久精心整理的学习资料，愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。

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。

部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。

为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

2.3、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

2.4、 AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、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。

2.5、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

2.6、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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