核心特性：
即时性：AI模型能够迅速响运用户输入，供应即时反馈。
简洁性：无需繁芜的配置，简化了人机交互过程。
场景大略单纯查询：适用于用户进行大略查询，如节日旅游建议等。
技能路由转发模块：卖力对用户输入的Prompt进行分类和分发。
二、Agent + Function Calling：主动提问与函数调用
Agent + Function Calling架构授予AI模型主动提问和调用函数的能力，以获取更多信息并实行特界说务。
核心特性：
多轮交互：AI模型通过多轮对话理解用户需求，供应精准反馈。
功能实行：通过函数调用实行特定功能，如查询、预订等。
场景智能家居掌握：AI模型主动获取环境信息，掌握家居设备。
技能主动提问：AI模型根据对话高下文，主动提出问题以获取更多信息。
三、RAG（检索增强天生）：结合向量数据库进行检索
RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构通过结合Embeddings技能和向量数据库匹配最附近的向量，优化了信息检索过程，提高了检索速率和准确性。
Embeddings 过程把文本转化成高维空间中的向量形式，优化了相似性比较，而这些精髓精辟的向量则储存在高效的向量数据库中，旨在实现高效的检索。
核心特性：
向量检索：利用向量数据库进行高效的相似性比较和数据检索。
天生优化：结合检索结果，天生更准确和干系的回答。
场景学习辅导：在学生碰着难题时，快速供应学习资源和解答。
技能Embeddings技能：将文本转化为高维向量，优化相似性比较。
四、Fine-Tuning：深度学习与长期影象
Fine-Tuning技能通过对预演习模型进行额外演习，使其能够深入学习特定领域的知识，提升专业性和准确性。
核心特性：
领域专业化：使AI模型在特定领域展现出更高的专业性。
长期影象：通过微调，模型能够记住并利用长期知识。
场景医疗诊断领域：供应精确的医疗诊断建议。
技能预演习与微调：结合预演习模型和领域特天命据进行微调。
五、技能路线选择
这个流程图辅导了，根据业务需求和场景特点，选择最得当的技能架构。
总结：
大模型技能的不断进步为AI领域带来了新的可能性。通过深入理解不同技能架构的特性和运用处景，我们可以更好地利用这些技能，推动AI技能的发展和运用。
本文作者:顶层架构领域 来源:顶层架构领域
CIO之家 www.ciozj.com 微信公众年夜众号:imciow