AIGC: 从两个维度快速选择大模型开发技术路线

在当今人工智能飞速发展的时代，大模型开发技术路线的选择至关重要。本文将从两个维度出发，为大家快速介绍不同的大模型开发技术路线，帮助你在开发过程中做出明智的决策。

一、两个维度解析

1. 传入大模型的信息
   • 低要求：传入的信息相对简单、基础，不需要过多的复杂处理。
   • 高要求：传入的信息丰富、详细，可能需要进行特定的整理和预处理。
2. 对大模型能力的要求
   • 低要求：期望大模型完成较为简单的任务，对其性能和功能要求不高。
   • 高要求：需要大模型具备强大的能力，能够处理复杂的任务和问题。

二、技术路线介绍

1. 提示工程

   • 简介：提示工程是一种通过设计合适的提示来引导大模型生成特定输出的技术。它通常使用简单的文本提示，让大模型根据提示进行回答或生成内容。
   • 维度适配说明：两个维度要求都低。因为提示工程使用的提示通常比较简单，对传入大模型的信息要求不高；同时，它主要用于生成相对简单的回答或内容，对大模型能力的要求也较低。
   • 应用开发例子：例如在智能客服中，可以使用提示工程让大模型根据用户的问题快速给出简单的回答。

2. RAG（Retrieval-Augmented Generation）

   • 简介：RAG 是一种结合检索和生成的技术。它首先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息传入大模型进行生成。
   • 维度适配说明：对传入大模型的信息要求高，因为需要从外部知识库中检索高质量的信息；对大模型能力要求低，因为主要依赖检索到的信息进行生成，对大模