【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第二章（大模型的训练与应用）大模型发展趋势中的RAG、智能体 Agent与小模型（Small Models）

【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第二章（大模型的训练与应用）大模型发展趋势中的RAG、智能体 Agent与小模型（Small Models）

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🔍 一、RAG（检索增强生成）详解

✅ 什么是RAG？

• RAG（Retrieval-Augmented Generation）是将外部知识库检索系统与生成模型结合的方法，解决大模型“遗忘”和“幻觉”问题。
• 简单说：大模型不背书，而是“去查再答”。

🧠 核心流程：

用户提问 → 检索相关文档（如向量数据库） → 文档作为上下文 + 提问一起输入大模型 → 生成答案

🛠 Python代码示例（简化版）

from transformers import pipeline
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import HuggingFaceHub# 假设你有一个 FAISS 向量数据库
vector_store = FAISS.load_local("my_faiss_index", HuggingFaceEmbeddings())
retriever = vector_store.as_retriever()# 使用开源模型作为后端生成器
llm = HuggingFaceHub(repo_id="tiiuae/falcon-7b-instruct", model_kwargs={"temperature": 0.5})# 构建RAG QA链
rag_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=retriever, chain_type="stuff")# 提问并回答
query = "什么是冻土滑坡？"
answer = rag_chain.run(query)
print(answer)

• ✅ 现实场景：ChatGPT + Docs、Notion AI、法/医领域搜索问答等。

🤖 二、Agent（大模型智能体）

✅ 什么是LLM Agent？

• Agent = 大模型 + 工具调用能力 + 记忆 + 多轮决策。
• 它让大模型不只是“回答问题”，而是能完成任务（如写代码、查网页、操作API、执行步骤）。

类似“给它一个目标，它能自己想怎么做，然后一步步做出来”。

🧠 基本结构：

用户目标 → LLM分析任务 → 调用工具/搜索/API → 更新状态 → 再调用 → 完成任务

🛠 示例代码（LangChain工具型Agent）：

from langchain.agents import initialize_agent, load_tools
from langchain.llms import OpenAIllm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)  # 搜索+计算工具agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)result = agent.run("查一下北京今天的气温，加上5是多少？")
print(result)

• ✅ 应用案例：AutoGPT、ChatGPT Plugins、AI助理自动化办公、科研任务规划。

🧩 三、小模型（Small Model）与大模型的协同

✅ 为什么需要小模型？

大模型虽然能力强，但：

• 成本高（部署/推理贵）
• 速度慢
• 数据隐私问题
• 某些任务泛化差（特定场景如医疗、安防）

解决方案：小模型 + 知识蒸馏 + 特定任务精调 + 边缘部署

🎯 小模型常用方案：

🛠 Python代码：使用DistilBERT情感分析

from transformers import pipelineclassifier = pipeline("sentiment-analysis", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
result = classifier("I really enjoy using small language models.")
print(result)

输出：

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9995}]

🔄 四、三者的融合前景：RAG × Agent × 小模型

✅ 总结图示

               ┌──────────────┐│    大模型     │└─────┬────────┘│┌──────────┴──────────┐↓                     ↓┌──────────────┐      ┌────────────┐│   RAG系统     │      │   LLM Agent │└──────────────┘      └────────────┘↓                     ↓+ 文档库             + 工具链/插件+ 小模型协同        + 状态更新/控制↓🧠 智能AI助手/系统

📌 你可以进一步探索的方向：