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白话讲讲GenAI、LLM、Agent、RAG、LangChain

news 2025/9/24 7:32:38

用“日常生活类比”把这几个绕口的技术词讲明白，不用任何专业术语，听完就能懂：

1. GenAI（生成式人工智能）：会“创造新东西”的AI

你可以把它理解成“AI里的创作型人才”。
以前的AI更像“复读机”或“计算器”——比如你问“北京天气”，它只能从已有的数据库里扒答案；你让它算1+1，它也只会给固定结果。
但GenAI不一样，它能“无中生有”：你让它写一篇关于“猫喝咖啡”的短文，它能编出新故事；你让它画“会飞的猪”，它能画从没见过的图；你让它模仿你的语气写邮件，它也能照着调调编新内容。
简单说：能自己“造”出新文字、图片、音频的AI，都算GenAI。比如ChatGPT、Midjourney（画图的）、Sora（做视频的），本质都是GenAI的一种。

2. LLM（大语言模型）：GenAI里“最会说人话”的“语言专家”

如果把GenAI比作“创意公司”，LLM就是公司里“专门搞文字沟通”的部门。
它的核心本事是“懂人话、说人话”——它吃了海量的文字（比如全网的书、文章、网页），学透了人类语言的逻辑：你说“帮我把‘今天好热’改成文艺点的说法”，它能出“今日暑气漫卷，风都带着暖意”；你问“为什么夏天蚊子多”，它能用大白话给你讲清楚（不是硬搬百科，是“自己组织语言”）。
简单说：LLM就是“专搞文字”的GenAI，主打“理解语言+生成语言”。咱们平时聊的ChatGPT、文心一言，核心都是LLM——你跟它聊天、让它写文案，靠的就是LLM的本事。

3. RAG（检索增强生成）：给LLM装“实时查资料的小本本”

LLM有个大缺点：“记性不好，还过时”。比如你问它“2024年世界杯冠军是谁”，它如果只学过2023年以前的内容，就会瞎猜；或者你让它聊你公司内部的“新产品方案”（这内容没上网），它根本不知道。
RAG就是来补这个短板的——相当于给LLM装了个“随身小本本+搜索引擎”：
你问“2024世界杯冠军”，RAG会先去“实时搜最新信息”，拿到“阿根廷夺冠”的结果后，再把这个信息“喂给LLM”，让LLM用人话给你讲；
你让它聊“公司新产品”，RAG会先去“查你公司内部的文档”，把产品细节摘出来，再让LLM基于这些细节跟你聊。
简单说：RAG帮LLM“实时查新资料、查私藏资料”，避免LLM瞎编或答不上来。比如现在很多公司用的“AI客服”，能准确说出自家最新产品，背后就是RAG在干活。

4. Agent（智能体）：给LLM装“手脚和脑子”，让它自己“办事”

LLM和RAG加起来，还是“你问它答”的被动模式——比如你让它“帮我订明天去上海的机票”，它只会告诉你“你可以去某平台订”，不会自己动手。
Agent就是让AI从“只说话”变成“能做事”的角色：它相当于给LLM加了“三个本事”：

自己想目标：你说“我下周要去上海出差”，Agent会自动拆解出“订机票→订酒店→查当地天气→列行程表”这些步骤；
自己找工具：需要订机票，它会自动调用“机票预订API”；需要查天气，自动调用“天气查询工具”；
自己解决问题：如果订机票时发现“经济舱没了”，它会主动问你“要不要升商务舱”，而不是等着你来问。
简单说：Agent是“能自己规划、自己找工具、自己干活”的AI。比如现在有些“AI助手”，你让它“帮我整理本周邮件并写个总结”，它能自己打开邮箱、筛选邮件、提取重点、生成总结，全程不用你插手——这就是Agent在跑。

5. LangChain（链）：把LLM、RAG、Agent“串起来”的“工具包”

前面四个技术，单独用都不方便：想做个“能查资料又能办事的AI”，得自己把LLM、RAG、各种工具（订机票、查邮件的工具）一个个拼起来，很麻烦。
LangChain就是一个“现成的拼接工具包”——它像一堆“乐高零件”，里面有：

接LLM的“接口零件”（能直接连ChatGPT、文心一言）；
做RAG的“检索零件”（能直接连数据库、文档）；
做Agent的“规划零件”（能让AI自己拆任务、调用工具）；
连各种外部工具的“插头”（能直接连机票平台、邮箱、Excel）。
你不用自己写复杂代码，只要用LangChain的零件，就能快速拼出一个“能聊天、能查资料、能订机票、能处理表格”的AI。
简单说：LangChain是“搭AI的积木”，让普通人也能快速做出复杂的AI应用。比如很多创业公司做AI产品，都是用LangChain搭的框架，不用从零开始。