前言

大模型应用的技术特点：门槛低、天花板高（稍微有点基础都能上手，但搞懂搞透需要大量的积累和沉淀）

大模型应用的技术架构主要有四种方式：纯 prompt、Agent+Function Calling、RAG（检索增强生成）和 Fine-tuning（微调）。

纯 Prompt

纯 prompt 是最简单的大模型应用方式，直接通过自然语言指令（prompt）引导模型生成所需的输出。适合任务简单、无需额外数据或复杂逻辑的场景。

• Prompt 是操作⼤模型的唯⼀接⼝
• 你说⼀句，它回⼀句，你再说⼀句，它再回⼀句

纯 prompt 的核心在于设计高效的提示词（prompt engineering），通过调整 prompt 的措辞、结构或示例，优化模型的输出质量。常见的技巧包括：

• 提供清晰的指令和上下文
• 使用 few-shot learning（示例学习）
• 添加限制条件（如输出格式）

response = model.generate(
"请用一句话总结以下文本：'大模型应用的技术架构包括多种方式。'"
)

优点在于开发成本低、部署简单，但依赖模型本身的能力上限，难以处理复杂任务或定制化需求。

Agent + Function Calling

Agent+Function Calling 架构通过将大模型作为“智能代理”（Agent），结合外部工具或函数（Function Calling）完成复杂任务。模型负责理解用户意图并调用合适的工具，工具执行具体操作后返回结果。

• Agent：AI 主动提要求
• Function Calling：AI 要求执⾏某个函数
• 你问它「我明天去杭州出差，要带伞吗？」，它让你先看天⽓预报，你看了告诉它，它再告诉你要不要带伞

典型流程：

1. 用户输入请求（如“查询北京天气”）
2. 模型判断需要调用天气 API
3. 系统执行 API 调用
4. 模型整合 API 返回结果并生成回复

def get_weather(city):
# 调用天气 APIreturn weather_data
response = model.generate(
"用户问：'北京天气如何？'",
functions=[get_weather]
)

适合需要实时数据、计算或专业工具支持的任务（如数据分析、代码执行）。灵活性高，但需额外开发工具集成逻辑。

RAG

RAG 结合检索（Retrieval）和生成（Generation），通过从外部知识库检索相关信息，再输入模型生成答案。解决模型静态知识库的局限性，适合需要动态或领域知识的场景。

• Embeddings：把⽂字转换为更易于相似度计算的编码
• 向量数据库：把向量存起来，⽅便查找
• 向量搜索：根据输⼊向量，找到最相似的向量
• 考试答题时，到书上找相关内容，再结合题⽬组成答案，然后，就都忘了

工作流程：

1. 用户提问（如“最新的深度学习框架有哪些？”）
2. 检索系统从文档/数据库查找相关内容
3. 将检索结果与问题一起输入模型
4. 模型生成最终答案

retrieved_docs = vector_db.search("最新深度学习框架")
response = model.generate(
f"根据以下资料回答问题：{retrieved_docs}\n问题：最新的深度学习框架有哪些？"
)

优点在于知识可更新、回答准确性高，但需维护检索系统和知识库。

Fine-tuning（精调 / 微调）

微调通过在领域数据上继续训练大模型，使其适配特定任务或领域。适合需要模型深度定制化的场景（如医疗、法律专业问答）。

微调分为全参数微调（调整所有模型参数）和高效微调（如 LoRA、Adapter，仅调整部分参数）。

• 努⼒学习考试内容，⻓期记住，活学活⽤。

from transformers import Trainer
trainer = Trainer(
model=model,
train_dataset=dataset,
args=training_args
)
trainer.train()

优点在于模型性能高度优化，但需要标注数据、计算成本高，且可能过拟合小规模数据。

架构选择建议

• 简单任务：优先尝试纯 prompt 或 RAG
• 实时数据/工具需求：选择 Agent+Function Calling
• 领域专业化：考虑 RAG 或 Fine-tuning
• 资源与成本：纯 prompt 和 RAG 更轻量，微调需评估投入产出比

实际应用中常组合多种架构（如 RAG+Agent）以平衡效果与成本。

最后

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