随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术已经成为AI领域的重要分支。
深度剖析四大大模型技术架构：纯粹的Prompt提示词法、Agent + Function Calling机制，RAG（检索增强生成）及Fine-tuning微调技术。揭示它们的独特性与应用实景，引领你探索AI技术的无限可能。
一、纯粹Prompt提示词法：构建直观交互模式
Agent + Function Calling架构，赋予AI模型主动提问和调用函数的能力。获取更多信息，执行特定任务，一切尽在掌握。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构，将Embeddings技术和向量数据库完美融合，实现了最匹配向量的检索，从而显著提升了信息检索的效率和准确性。Embeddings技术将文本转化为高维空间的向量，优化了相似性比较过程。这些精炼的向量被储存在高效的向量数据库中，以实现快速、精确的检索。
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。生成优化：结合检索结果，生成更准确和相关的回答。场景学习辅导：在学生遇到难题时，快速提供学习资源和解答。技术Embeddings技术：将文本转化为高维向量，优化相似性比较。四、Fine-Tuning：深度学习与长期记忆Fine-Tuning技术，通过为预训练模型添加特定领域的深度训练，提升其专业性和精确性，让AI更懂你的业务。
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。长期记忆：通过微调，模型能够记住并运用长期知识。场景医疗诊断领域：提供精确的医疗诊断建议。技术预训练与微调：结合预训练模型和领域特定数据进行微调。五、技术路线选择此流程图展示了如何根据业务需求和场景特点，挑选最合适的技术架构。简言之，大模型技术的持续进步为AI领域开启了新的可能性。通过深度洞察各种技术架构的特点和应用情境，我们可以更有效地利用这些技术，进一步推动AI技术的发展和应用。
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