从零开始学大模型：LLMs、RAG与AI Agent的区别与应用，程序员必看收藏

前言对于接触 AI 相关的朋友平时都会遇到很多新的概念先不说什么大模型的技术性的术语就AI应用方面的术语就非常多。而且现在还是依旧层出不穷。在技术迭代到一定程度之后它就必然会满足更多的实际场景而要满足某些实际场景的话并不是单单依靠某个单一技术就可以实现的。举个例子来说大家知道计算机技术最开始其实只有CPU和内存等外置硬件设备那个时候都是基于命令行方式来做一些计算工作普通人想要用起来计算机的话门槛极高。后来便有了Linux这类操作系统它可以支持自定义编程也就是在计算机硬件基础上来开发满足实际场景的软件这里面最典型的就是操作系统也就是我们现在用的Window、Mac等操作系统。这时候计算机PC和Windows、MAC等等都是当时为了满足大众使用计算机所创造出的术语/名词通过这个概念名词来定义某个技术的作用是什么相当于给它们起一个名字来表示。继续沿着操作系统之后就知道后面有很多基于操作系统之上的新名词诞生例如Web浏览器、客户端软件、Client/Server技术架构等等这些又都是在操作系统之上为了满足更多实际场景而开发出来的新东西而每一个都是满足当时场景下的新名词。所以在AI成为新的普适性的技术底座之前必然会有更多的名词定义出来而它也是为了满足特定场景解决特定问题所存在的必然。今天我们主要讲明白关于LLMs、RAG和AI Agent这三个定义的区别到底是什么这三者目前已经是做AI相关应用绕不过去的名词也是作为初入AI应用开发者必须了解掌握的基础知识。首先要先注意一点它们并不是竞争技术而是在三个不同层面满足不同实际场景的能力展示另外大部分人对它们使用方式都是错误的。LLM 全称是大语言模型Large Language Model它是AI应用的“天才大脑”这个天才大脑学习了过去上下五千年的所有知识是的是所有知识堪比“全能人”。这个“天才大脑”你问它啥它都能回答上来甚至还能帮助我们写写文章、分析点东西、编程、画画等等的。LLMs也分为很多种有底座大模型例如ChatGPT、DeepSeek、Qwen等等也有专有大模型也就是专门用来画画专门用来编写的模型例如绘画模型Midjourney、Stable Diffusion、Flux等等编程模型Claude、Curos、kimi-k2-thing等等。专有模型某种意义上来说也是基于底座通用大模型来单独训练出来的能力也就是让“天才大脑”对于某一个方面特别精通做了专项的训练。但是这个大模型有一个问题它只能知道过去已经发生的时候在上面也提到了它是基于过去的所有知识训练、学习出来的所以它的知识内容啊是有某一个时间节点的例如ChatGPT-5的知识时间就是2024年6月单独问这个模型2025年的事情它都不知道。当然现在是有了联网搜索的能力了但是这种其实是在大模型之外的Agent助手通过这个外部Agent助手可以爬取网站的数据或者通过搜索引擎Baidu、Bing、Google等来获取相关数据然后在交给大模型来总结分析。总结起来LLM 在思考方面非常出色但对当前情况却一无所知。这个时候就可以引出第二个名词解释就是RAG。RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成可以说是一个记忆系统它可以将原本静态固定的“天才大脑”LLM中的知识链接到外部实时的知识库当你提问问题的时候RAG会主动搜索外部数据拉去相关文档并将它们作为上下文输入到LLM中。这样就好比于原本是一个“书呆子”突然打开了视野变得灵活多动了对于原来静态的大模型来说动态信息、实时数据也就以为这它不需要重新训练了。在大模型训练也就是模型学习知识的过程是一个非常高昂成本的过程啥意思就是费钱不仅仅要买书、还要营养跟得上不然动不动就卡壳、生病出bug啥的所以要用很多高端GPU卡来吸收海量数据才能让这个大脑学会知识。最基础的工具是能够访问最新信息的能力。检索增强生成RAG为智能体提供了一张“借书证”使其能查询外部知识这些知识通常存储在向量数据库或知识图谱中——从公司内部文档到通过谷歌搜索获取的网络知识应有尽有。对于结构化数据自然语言到SQLNL2SQL工具则使智能体能够直接查询数据库从而解答诸如“上个季度我们的畅销产品有哪些”这类分析性问题。通过在发言前先查找相关信息——无论是来自文档还是数据库——智能体得以立足于事实显著地减少幻觉。RAG 流程结合了两个关键步骤1. 检索Retrieval当用户提出问题时系统首先从一个或多个外部、定制化的知识库如公司的内部文件、最新的数据库、特定领域文档等中检索出最相关的小块信息Chunk。增强生成Augmented Generation然后系统将用户的原始问题和检索到的相关信息作为上下文Context输入给 LLM指示 LLM 严格基于这些上下文信息来生成答案。RAG 就像是给那个“全能天才大脑”配备了一位随身图书馆助理1. 知识更新与定制当你问一个关于“公司最新财报”或“某本专业书籍第十章内容”的问题时RAG 不会依赖 LLM 内部的旧知识而是立即去检索公司内部最新的文档。2. 消除幻觉通过提供事实依据RAG 极大地降低了 LLM “胡编乱造”的风险因为它生成的答案是有据可查的。3. 引用来源优秀的 RAG 系统还能提供它查找信息的来源链接或文档页码增加了可信度。接下来还有最后一个名词就是AI Agent也叫做AI智能体为啥叫智能体结合上面LLM是思考RAG是提供信息但是它俩都不具备行动能力有脑有手但是不知道怎么走路。而AI Agent也就是智能体它就是围绕大脑LLM构建一个循环控制系统能够感知目标、规划步骤、执行动作、并能够反思结果。本质上智能体通过一个连续的循环过程来实现其目标。它可被分解为五个基本步骤获取任务该过程由一个具体且高层次的目标启动。此任务可由用户例如“为团队安排即将召开的会议出行事宜”提供或由自动触发机制例如“新收到一封高优先级客户工单”激活。扫描场景Agent感知到环境中获取上下文信息。这涉及协调层访问其可用资源“用户请求的内容是什么”、“我的术语记忆中有哪些信息我是否已尝试过执行此任务”、“用户上周是否曾向我提供过指导”、“我能从我的工具如日历、数据库或API中访问哪些内容”仔细思考这是智能体的核心“思考”循环由推理模型驱动。智能体首先将任务步骤1与场景步骤2进行分析并制定行动计划。这并非单一的思考过程而通常是一系列连续的推理链条“要预订行程我首先需要知道团队成员都有谁因此我会使用get_team_roster工具接下来我还需要通过calendar_api检查他们的日程安排。”采取行动编排层执行计划的第一步具体操作。它会选择并调用适当的工具——无论是调用API、运行代码函数还是查询数据库。这是代理基于自身内部推理真正作用于外部世界的行为。观察并迭代智能体观察其行动的结果。get_team_roster工具会返回一个包含五个名字的列表。这些新信息将被添加到智能体的上下文或“记忆”中。随后循环再次启动回到步骤3“现在我已获得名单下一步是查询日历确认这五个人的日程安排。我将使用calendar_api。”而真正的生产系统会叠加所有三个用 LLM 进行推理**用 RAG 确保准确性以及用Agent框架实现自主性。**使用 LLM 单独处理纯语言任务时写作、摘要、解释。当准确性至关重要时添加 RAG从内部文档、技术手册、特定领域知识中回答。需要真正自主性时部署 Agents能够决策、行动和管理复杂工作流的系统。未来不在于选择其一。而在于将三者结合起来进行架构设计。用于思考的 LLMs。用于认知的 RAG。用于执行的Agent。由此才能够构建出AI智能时代最后为什么要学AI大模型当下⼈⼯智能市场迎来了爆发期并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能AGI为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI ”战略为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会⼈才缺⼝将达 400 万DeepSeek问世以来生成式AI和大模型技术爆发式增长让很多岗位重新成了炙手可热的新星岗位薪资远超很多后端岗位在程序员中稳居前列。与此同时AI与各行各业深度融合飞速发展成为炙手可热的新风口企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频全系列的学习资料这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型系统学习路线在面对AI大模型开发领域的复杂与深入精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点还能提供一条高效、有序的学习路径。但知道是一回事做又是另一回事初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性在这基础上找到高质量的学习资源不浪费时间、不走弯路又是重中之重。AI大模型入门到实战的视频教程项目包看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式可以更直观地展示过程能有效提升学习兴趣和理解力是现在获取知识的重要途径光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。海量AI大模型必读的经典书籍PDF阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。600AI大模型报告实时更新这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。AI大模型面试真题答案解析我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】