构建企业级AI大模型驱动的应用系统是一项跨越技术与业务边界的综合性任务，它不仅考验着企业在业务领域知识的深度，也挑战着企业基于AI大模型构建应用的技术高度。这一过程要求业务专家与AI大模

AIAgent，即人工智能体，是一种能够感知环境、进行自主理解、决策和执行动作的智能实体。简单理解，是一种基于大语言模型，能够通过独立思考、调用工具来逐步完成给定目标的计算机程序。

本文将深入探讨四种关键的大模型技术架构：纯粹Prompt提示词法、Agent+FunctionCalling机制、RAG（检索增强生成）以及Fine-tuning微调技术，揭示它们的特性和应用场景。

什么是Agent？Agent：基于大型语言模型的常识能力、推理能力，用于迭代运行一些目标或任务。

大语言模型正在如何改变我们构建人工智能产品的方式，以及重塑MLOps的全貌

随着人工智能技术的不断发展，AI大模型在各个领域展现出强大的能力，也引起了广泛关注。在了解这些模型时，我们经常会看到诸如「参数」、「Token」、「上下文窗口」、「上下文长度」和「温度」

检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）是一种强大的工具，它通过将企业外部知识整合到生成过程中，增强了大语言模型（LLM）的性能。

RAG可以从权威的、预先确定的知识库中检索出相关的上下文片段，然后将问题和检索结果一起传给大模型，大模型依赖这些特定输入生成最终的答案。这样既保证了来源的可靠性，避免了大模型的过度发

AIAgent已经成为众多科技巨擎布局与发力的关键领域，比如领头羊企业OpenAI刚发布不久的GPTsBuilder与AssistantsAPI正是其在AIAgent领域的最新布局，也彰显了其在这个领域的信心与野心。

大型语言模型（LLM）已经取得了显著的成功，尽管它们仍然面临重大的限制，特别是在特定领域或知识密集型任务中，尤其是在处理超出其训练数据或需要当前信息的查询时，常会产生“幻觉”现象。为

自前年ChatGPT爆火以后，很多生成式AI应用都采用了检索增强生成（RAG）技术来生成对话。尽管RAG不断地在进步和优化，但是越来越多的团队都在积极探索下一代AI应用的新形态，聚焦于新的应用新星

知识图谱是一个有向图结构，描述了现实世界中存在的实体、事件或者概念以及它们之间的关系。其中，有向图中的节点表示实体、事件或者概念，图中的边表示相邻节点之间的关系。