本文系统介绍大模型六大核心技术：Agent智能体的工具使用与记忆能力；RAG知识库解决幻觉与实时性问题；工作流搭建提升任务精度；MCP与Tool自定义扩展功能；微调使模型专注特定领域；以及各类应用所需的数据支持。这些技术共同构成大模型应用开发的关键技术栈，为开发者提供从基础到高级的完整解决方案。
一、Agent智能体
Agent:能独立采取行动以实现特定目标的AI个体；
Agent的特点：
- 会使用工具，比如查数据库，买车票；
- 拥有记忆，可以记住之前经历；
- 会根据环境、自身记忆、自身能力进行行动决策；
Agent的缺陷：
- 带着大模型本身的幻觉情况；可用RAG降低该情况；
二、RAG知识库
RAG：在设定的知识库中搜索问题的最佳TopK个匹配资料，然后在使用大模型进行润色总结。
RAG的特点：
- 解决了大模型的幻觉问题；
- 解决了数据的实时性问题；
- 文档向量化分块是个难点；
- 私域内文档的向量化精度不够，可训练；
三、复杂任务工作流搭建
工作流：人工制定大模型、agent等的运行规则和顺序，完成更加复杂的任务。
工作流的特点：
- 效果：agent的任务更加单一，所以结果的精度相对会更高；
- 时耗：工作流越复杂，等待结果的时间越长；
四、MCP与Tool自定义
智能体调用的工具可以使用专门的工具编写；
比如可以搭建一个MCP服务，实现天气获取的函数功能，这样在工作流中就可以调用实现的功能函数完成天气的查询服务。也可以通过编写插件的方式，直接将功能打包成插件安装在dify这样的工作流框架中。
五、微调
微调：让大模型了解私域的知识，或者更加专注于特定领域的知识；
微调模型：
- 基础大模型，用来处理企业内专业的问答服务；
- 向量化模型，用来服务于RAG所需要的文档向量化；
- 重排模型，用来服务于RAG所需要的向量重排；
六、数据
服务于：RAG、预训练、自我认知微调、SFT微调、模型评估都需要数据的支持；
RAG：文档结构清晰可以提高召回精度，建议markdwon格式存储，PDF内的数据不要含有复杂的公式符号，目前还无法做到高精度又快速的复杂识别。
预训练：通常将整篇文章存放在json文件中的text字段内；
自我认知微调：这个数据是用来改变大模型对自己的身份认识，比如你是不是openAI创造的。
SFT微调：收集领域内的数据，完成垂直领域的知识问答，回答格式要求；
模型评估：通常有json存储的QA问答式对的数据格式和csv存储的MCQ选择题数据格式；
最后
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