大模型技术生态全景解析：从基础组件到AGI的演进之路
目录
- 技术演进脉络与核心定位
- 大语言模型：智能生态的基石
- 知识增强体系：RAG与知识库
- 功能扩展机制：函数调用与Agent
- 数据存储革命：向量数据库与知识图谱
- 技术协同范式：AGI的实现路径
- 典型应用场景与案例解析
- 未来挑战与发展趋势
1. 技术演进脉络与核心定位
1.1 技术生态图谱
1.2 核心定位对比
| 技术组件 | 功能定位 | 核心价值 |
|---|---|---|
| 大语言模型 | 基础推理引擎 | 语言理解与生成能力 |
| RAG | 动态知识增强 | 实时信息整合 |
| 函数调用 | 工具连接接口 | 扩展模型功能边界 |
| Agent | 任务执行实体 | 复杂问题分解与执行 |
| 知识库 | 领域知识容器 | 专业化知识沉淀 |
| 向量数据库 | 非结构化数据管家 | 高效语义检索 |
| 知识图谱 | 结构化关系网络 | 逻辑推理支持 |
| AGI | 智能系统终极目标 | 通用问题解决能力 |
根据Gartner 2025报告，企业AI项目中87%已采用RAG技术，65%部署了Agent系统。
2. 大语言模型：智能生态的基石
2.1 技术特征
- 参数规模：从GPT-3的1750亿到GPT-4的1.8万亿参数，实现语义理解跃迁
- 训练成本：训练GPT-4消耗4500万美元算力资源，需1万张A100显卡
- 核心突破：
- 上下文窗口扩展至128K tokens（Claude 3）
- 多模态理解能力（GPT-4o支持图文交叉分析）
2.2 能力边界
数据来源：OpenAI技术白皮书
关键局限：缺乏实时知识更新机制，无法直接操作外部系统