大型语言模型与检索增强生成
大型语言模型 (LLM)
大型语言模型是一类基于深度学习的自然语言处理模型，它们通过在海量文本数据上训练，能够理解和生成人类语言。这些模型通常基于Transformer架构，具有数十亿甚至数千亿个参数。
主要特点
- 大规模参数：现代LLM通常有数十亿到数千亿个参数
- 自监督学习：主要通过预测下一个词的任务进行训练
- 上下文学习能力：能够理解长文本的上下文
- 少样本学习：能够通过少量示例学习新任务
- 多功能性：可用于文本生成、翻译、问答、摘要等多种任务
常见模型
- GPT系列：OpenAI开发的生成式预训练Transformer模型
- LLaMA系列：Meta AI开发的开源大型语言模型
- Claude系列：Anthropic开发的对话式AI助手
- Gemini系列：Google开发的多模态大型语言模型
- 国内模型：文心一言、通义千问、星火等
Agent技术
基于LLM的Agent是能够自主规划和执行任务的AI系统，它们结合了LLM的语言理解能力和外部工具的使用能力。
主要组件
- 大型语言模型：作为Agent的核心决策引擎
- 工具使用：能够调用外部API、数据库等工具
- 规划能力：能够分解复杂任务并制定执行计划
- 反思机制：能够评估自己的输出并进行修正
- 记忆系统：短期和长期记忆管理
应用场景
- 个人助手：帮助用户完成日常任务
- 代码助手：辅助软件开发
- 研究助手：协助科学研究和数据分析
- 客服机器人：处理客户查询和问题
检索增强生成 (RAG)
RAG是一种结合了检索系统和生成模型的技术，它通过从外部知识库检索相关信息来增强LLM的生成能力。
工作原理
- 查询处理：分析用户输入，提取关键信息
- 知识检索：从知识库中检索相关文档或信息
- 上下文增强：将检索到的信息与原始查询结合
- 生成响应：LLM基于增强的上下文生成回答
优势
- 减少幻觉：通过引入外部知识减少模型生成虚假信息
- 知识更新：可以访问最新信息，不受预训练数据限制
- 可解释性：可以引用信息来源，提高透明度
- 领域适应：可以针对特定领域构建知识库
技术挑战
- 检索质量：如何找到最相关的信息
- 上下文长度限制：如何在有限的上下文窗口中包含足够信息
- 信息整合：如何将多个来源的信息有效整合
- 评估指标：如何评估RAG系统的性能
发展趋势
- 多模态能力：整合文本、图像、音频等多种模态
- 工具使用：增强模型使用外部工具的能力
- 长上下文：扩展模型处理更长文本的能力
- 个性化：根据用户偏好和历史调整模型行为
- 效率优化：降低计算资源需求，提高推理速度