从大模型（LLM）、检索增强生成（RAG）到智能体（Agent）的应用

结合RAG技术和智能体，系统能够实时从供应商数据库、仓库库存记录和销售数据中检索关键信息，智能调整库存水平，减少库存积压和缺货风险。

引言

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和智能体（Agent）已经成为推动该领域进步的关键技术，这些技术不仅改变了我们与机器的交互方式，而且为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。正确理解这三者的概念及其之间的关系是做好面向AI编程开发的基础：

从层级关系上看，大模型（LLM）提供了基础的语言理解和生成能力。在此基础上，检索增强生成（RAG）技术利用这种能力结合特定的知识库来生成更为准确和相关的输出。智能体（Agent）则在更高层次上使用LLM和RAG，结合自身的感知和决策能力，在各种环境中执行具体的任务。

因此，可以理解为LLM是基础，RAG是在LLM基础上的进一步应用，而智能体则是综合运用LLM和RAG以及其他技术，在更复杂环境中进行交互和任务执行的实体。这种关系体现了从基础技术到应用技术再到实际应用的逐级深入。

随着技术的快速进步，如何更高效地利用这些大模型（LLM）来解决具体问题？如何通过检索增强生成（RAG）技术提高信息的准确性和相关性？以及如何设计能够有效集成LLM、RAG和其他AI技术的智能体？这些问题的解决，不仅需要深入理解这些技术的工作原理和应用场景，还需要探索它们之间的相互作用和集成方法。

大模型（LLM）的概念与工程化实践

大型语言模型（LLM），如OpenAI的GPT系列，是一种基于深度学习的自然语言处理技术。它们能够理解、生成、翻译文本，完成问答任务，甚至编写代码。这些模型通过在大规模文本数据上的预训练，学会了语言的复杂结构和丰富的知识，使其能够在没有明确指示的情况下执行各种语言任务。GPT系列模型基于变换器（Transformer）架构，这是一种高效的深度学习模型结构，特别适合处理序列数据，如文本。变换器利用自注意力（self-attention）机制，能够捕捉文本中长距离的依赖关系，这对于理解和生成自然语言（NLG）至关重要。

目前，OpenAI最新版本的LLM工程化应用是以GPT-4为基础的，针对普通用户有3个版本，分别是免费版本（只能使用GPT-3.5）、Plus版本以及团队版本（Plus的功能加上团队协同工作管理）。每个月支付20美元（不含税）即可使用Plug版本，即ChatGPTPlus，它的主要功能有：

Chat（对话）

与“OpenAI最强大的模型GPT-4”进行对话，不止是文本的交互生成，还可以同时进行基于DALL-E的图文交互生成，以及从互联网实时获取最新知识进行辅助分析和生成。如下图：

GPTs（插件）

如果你想将自己独有的指令、知识库或任何能力的API服务，同预训练的GPT-4 LLM结合在一起，创建一个“自定义模型”，那么，可以使用“GPTs”插件功能在Open AI的Web应用上快速构建出来。GPTs的推出体现了OpenAI与众不同的工程化创新能力，其交互设计理念值得我们借鉴。使用它的步骤可以参考如下这个例子：

1. 告诉 GPT Builder向导（实际上这也是一个官方的GPTs）你要做什么，它会提示你可以这样说："制作一个帮助生成新产品视觉效果的创意人 "或 "制作一个帮助我格式化代码的软件工程师"。如下图：

2. 输入“创建一个物流系统的技术支持工程师，帮助商家解答系统问题和处理异常订单”，接下来GPT Builder会和你做一些j简单的对话，比如征求你对于命名、Logo的建议等等，如下图：

3. 仅需要2轮简短对话，一个名为“小狗物流平台技术支持”的GPTs被初步创建出来了。生成的“Instrucitons”部分可以视为GTP的System Prompt（系统提示），需要特别注意按照这4个维度修正Instrucitons，直到其准确符合你的意图：1）定位，希望GPTs执行什么类型的任务；2）上下文，给GPTs提供一些额外的信息，比如垂直领域的常识，从而引导其给出更好的回答；3）输入数据，“限定”GPTs引导用户提出的问题，确保不偏离主题；4）输出数据，“限定”GPTs给出指定格式和范围的输出，确保不输出无关的内容。如下图：

4. 重点来了，在这里可以使用“Upload files”功能上传你自己的“知识库”文件给到大模型推理，文件可以是文档、表格、图片等多种格式，这可以理解是一种对LLM的“静态”增强。如下图：

5. 更重要的是，可以通过添加“Actions”的方式，接入你的API服务给到大模型调用，API通过遵循OpenAPI3的规范进行自描述。大模型可以根据API的功能描述以及输入输出定义，结合用户会话上下文进行智能的调用，获取你的私域数据进行推理，这可以理解是一种对LLM的“动态”增强。如下图：

6. 最后，你可以把你精心“调教”出来的“自定义模型”分享给任何人或者发布到OpenAI的GPTs商店，如下图：

GPTs商店自2024 年初上线以来3个月时间，已经有超过 300 万个自定义的 ChatGPT发布。商店的功能包括2个排行榜，分别是“顶级推荐”和“流行趋势”；具体的分类有 DALL-E图像创作、写作、效率、研究和分析、编程、教育以及生活方式共7项，并且将由ChatGPT官方创作的自定义模型进行单独分类展示。例如在研究和分析（Research & Analysis） 类排名第二的“Scholar GPT”能够利用Google Scholar、PubMed、JSTOR、Arxiv等学术库的2亿+资源和内置的批判性阅读技能，助力你提高研究水平，可谓是撰写论文的神器；在效率（Productivity）类排名第一Canva能够轻松帮助你设计演示文稿、徽标、图文混排等多种内容，并且支持你直接在其提供的Web应用上对AI生成的源文件进行编辑调整，直到达成满意的效果。目前，已经有创作者通过GPTs商店独特的AI生态，实现了自己的商业模式，值得我们学习借鉴。

API（开放接口）

如果你不想依赖于OpenAI的生态平台实现自己的AI应用和商业模式，但又想借助其提供的ChatGPT等基础能力，那么，通过调用其对外开放的API接口一直是最好的选择。因此，OpenAI在推出GPTs的同时，也快速的上线了“Assistant API” 的Beta版本，在这个版本中，你可以实现GPTs中提到的所有“增强”大模型的能力，并通过API的方式将其对外发布，供第三方应用调用，并且支持GPT-4模型（当然调用价格也是不菲），如下图：

同时，你仍然可以通过传统的“fine-tuning model”API定制自己的微调大模型，这种方式主要是通过你上传格式化的“问-答”型的训练数据文件来实现对LLM的“增强”。相对于最新推出的“Assistant API” ，感觉这种方式在工程化的显得不够灵活和直接，不是很“智能”，目前“fine-tuning model”最高也只能支持GPT-3.5系列模型。如下图：

检索增强生成（RAG）技术概述和应用

通过上一章的介绍，你可以发现OpenAI已经大规模使用工程化的技术使用户能够基于自己的知识库对其GTP系列大模型进行“增强”，从而实现更加垂直化、个性化的能力。那么，如果你基于成本或安全的考虑，想在私域进行自有知识库的“增强”，甚至切换成其它的大模型来使用这个“增强”，就不得不考虑自行开发实现了，这时候就需要了解检索增强生成（RAG）概念和向量数据库技术的应用。

什么是检索增强生成

检索增强生成（RAG）技术人工智能的应用方法，它通过结合传统的信息检索技术与最新的生成式深度学习模型，来提升信息的准确性和相关性。RAG理论来自于2020年Facebook的论文 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks（知识密集型自然语言处理任务的检索增强生成，