“ 大模型应用的核心思想就是把大模型当作一个“人”，一个能够熟练使用各种工具的人。”

大模型的应用场景虽然还在挖掘阶段，但从形式上来说主要都是基于自然语言对话，然后大模型通过理解用户需求，来回答或解决用户问题。

因此，大模型的应用从本质上来说，首先是大模型的理解能力，其次是大模型的规划和工具调用的能力；只要大模型有足够的规划和工具使用能力，那么理论上来说，它就真的成为了一个无所不能的人。

而今天，我们就来讨论一下大模型的在智能问答和数据分析两个场景下的区别。

智能问答和数据分析

这里所说的智能问答是指基于知识库的问答场景，如智能客服，业务咨询助手等；主要是基于RAG检索增强生成的思想，通过大模型的语言理解和生成能力，来回答用户问题。

而数据分析是指，利用大模型的能力生成SQL或代码脚本，再调用执行引擎获取结果，从而能够自动智能化完成数据分析的工作；数据分析从本质上来说，就是让大模型扮演一个DBA的角色，然后能够合理熟练的使用现有的数据分析平台，并能够根据需求自动编写代码解决数据问题。

但是，两者从技术实现上有什么区别呢？

所以，对智能问答来说其核心点在于检索，怎么用最快最准确的方法检索出相关文档；以及由此延伸出来的，知识库构建，检索优化等技术。

而数据分析的核心思想是让大模型成为一个专业的DBA工程师，能够根据数据表结构，接口文档，不同的数据分析引擎，编写出能够解决需求，并且能够在不同数据引擎上执行的SQL或代码脚本。

所以，数据分析的主要难点在于脚本的生成能力和工具的使用能力——也就是典型的Agent智能体的执行逻辑。

当然，在智能问答中也可以使用智能体技术；毕竟RAG属于一种思想，一种方法论；而Agent智能体属于一种落地技术，其维度不同，但可以互相结合。

从技术的复杂程度上来说，智能问答的技术更复杂一点，但数据分析的技术更难一点；原因在于，智能问答技术涉及到知识库构建，向量检索，排序优化；其流程是固定的，但细节特别多。

而数据分析技术的逻辑很简单，理解需求，调用工具获取分析结果，但难点是怎么让模型准确的理解需求，并且能够生成合适的分析脚本；毕竟智能问答如果回复不合理，可能一眼就看出来了；但数据分析的结果可能很难看地出来。

因此，大模型的应用思想很简单，就是把它当作一个“人”对待即可；然后想办法把它打造成一个能够合理使用工具的人。

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