本文通过 12 张动图全面剖析 MCP、RAG、Agent、Cache、Fine-tuning、Prompt、GraphRAG 等 AI 大模型应用核心技术。
下文我们详细剖析之。
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12张动图全面剖析 AI 大模型应用核心技术
1、函数调用和 MCP 在 LLM 中的应用
在 MCP 流行之前，AI 大模型应用工作流程依赖于传统的函数调用来访问工具。
现在，MCP（模型上下文协议）正在改变开发者为 AI 智能体构建工具访问和编排的方式。
2、从头开始训练 LLM 的四个阶段
这张图涵盖了从零开始构建 LLM 并将其应用于现实世界的四个阶段。
这些阶段包括：
- 预训练
- 指令微调
- 偏好微调
- 推理微调
3、LLM 中的三种推理提示词技巧
使 LLM 应用如此强大的不仅仅是它们准确预测下一个 token 的能力，还有它们通过推理得出答案的能力。
这张图涵盖了三种流行的提示词技巧，帮助 LLM 在回答之前更清晰地思考。
4、使用其他 LLM 训练 LLM（蒸馏）
LLM 不仅从原始文本中学习；它们也相互学习：
- Llama 4 Scout 和 Maverick 是使用 Llama 4 Behemoth 训练的。
- Gemma 2 和 3 是使用谷歌专有的 Gemini 训练的。
- 蒸馏帮助我们做到这一点，下面的图描绘了三种流行的技术。
5、LLM 中的监督与强化微调
RFT 让我们可以将任何开源 LLM 转变为推理强国，而无需任何标记数据。
这张图涵盖了监督微调和强化微调之间的区别。
6、Transformer 与专家混合模型
专家混合模型（MoE）是一种流行的架构，它使用不同的“专家”来改进 Transformer 模型。
专家就像前馈网络，但比传统 Transformer 模型中的网络小。
7、传统 RAG 与智能体 RAG
简单的 RAG 检索一次并生成一次，它不能动态搜索更多信息，也不能通过复杂查询进行推理。
此外，适应性很小。LLM 无法根据手头的问题修改其策略。
智能体 RAG 解决了这个问题。
8、5 种 AI 智能体设计模式
AI 智能体行为允许 LLM 通过自我评估、规划和协作来完善其输出！
这张图描绘了构建 AI 智能体时采用的 5 种最流行设计模式。
9、AI 智能体系统的 5 个级别
AI 智能体系统不仅仅是生成文本；它们做出决策、调用函数，甚至运行自治工作流程。
这张图解释了 AI 智能体的 5 个级别——从简单的响应者到完全自治的 AI 智能体。
10、传统 RAG 与 HyDE
传统 RAG 系统的一个关键问题是，问题与答案在语义上不相似。因此，在检索过程中，由于余弦相似度高于实际包含答案的文档，会检索到几个不相关的块。
HyDE （Hypothetical Document Embeddings）假设文档嵌入技术通过首先生成一个假设性的回答来解决这个问题。
11、RAG 与图 RAG
回答需要全局上下文的问题对于传统 RAG 来说很困难，因为它只检索最相关的前 k 块。
图 RAG 通过图结构使其更加健壮，这有助于它构建长距离依赖关系，而不是 RAG 中发生的局部文本分组。
12、KV 缓存
KV 缓存是一种用于加速 LLM 推理的技术。
简而言之，我们不是冗余地计算所有上下文 tokens 的 KV 向量，而是缓存它们。这在推理过程中节省了时间。
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- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
