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llm + rag

news 来源：原创 2025/5/16 0:31:17

LLM

LLM（Large Language Model）是指一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够生成、理解和处理人类语言。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是LLM的一种具体实现。

GPT 的核心特点

生成式模型：
- GPT 是一种生成式模型，能够根据输入生成连贯的文本。
预训练与微调：
- 预训练：在大规模文本数据上进行无监督学习，学习语言结构和知识。
- 微调：针对特定任务或领域进行有监督学习，以提高模型在特定场景下的表现。
Transformer 架构：
- GPT 基于 Transformer 架构，使用自注意力机制（Self-Attention）来捕捉上下文关系。
- 这种架构使得模型能够高效处理长文本。
参数规模：
- GPT 的性能与其参数规模相关。随着模型规模的增加（如 GPT-2、GPT-3、GPT-4），其语言理解和生成能力提升。

GPT 的发展历程 ¹ ² ³ ⁴

GPT-1：
- 发布于 2018 年，参数规模较小，主要用于验证生成式预训练的有效性。
GPT-2：
- 发布于 2019 年，参数规模显著增加（15亿参数），能够生成高质量的文本。
GPT-3：
- 发布于 2020 年，参数规模达到 1750 亿，成为当时最强大的语言模型之一。
- 支持零样本学习（Zero-shot Learning）和少样本学习（Few-shot Learning）。
GPT-4：
- 发布于 2023 年，进一步提升了语言理解和生成能力，支持多模态输入（如图像和文本）。

LLM + ai agent

LLM + AI Agent 是一种结合大型语言模型（LLM, Large Language Model）和智能代理（AI Agent）的技术架构，用于构建能够自主完成复杂任务的智能系统。AI Agent 是一个能够感知环境、规划任务、执行操作并与外部工具交互的系统，而 LLM 则为其提供强大的自然语言理解和生成能力。

LLM AI Agent 的核心概念

基于 LLM 的智能：
- LLM（如 GPT-4）是 AI Agent 的核心，它能够处理自然语言任务，负责理解用户输入、生成响应，并进行推理。
任务导向型代理：
- AI Agent 不仅仅是一个聊天机器人，它可以根据用户需求完成特定任务。
- 例如：数据分析、代码生成、自动化工作流、信息检索等。
工具集成能力：
- LLM AI Agent 可以调用外部工具（如 API、数据库、搜索引擎）来扩展其功能。
- 例如：通过调用搜索引擎获取实时信息，或通过执行代码完成复杂计算。
多模态支持：
- AI Agent（如 GPT-4）可以处理多模态输入（文本、图像等），从而扩展其应用范围。

LLM AI Agent 的工作原理

输入理解：
- 用户通过自然语言输入问题或任务请求。
- LLM 解析输入，提取意图和关键信息。
推理与规划：
- AI Agent 根据任务需求，制定解决方案或工作流。
- 如果任务需要外部工具支持，Agent 会决定调用哪些工具。
工具调用与执行：
- Agent 调用外部工具（如搜索引擎、计算工具、API）获取数据或执行操作。
- 例如：调用搜索引擎获取实时数据，或运行代码完成数据分析。
结果生成与反馈：
- 根据工具返回的结果，Agent 生成最终的响应并反馈给用户。
- 如果任务未完成，Agent 会继续与用户交互，获取更多信息或调整策略。