0. 前言：从“大语言模型”到“大模型系统”

作为高级工程师，我们必须意识到：大模型（LLM）本身不是最终产品，它只是系统中的“推理内核”。 

        RAG（第 7 章）：解决模型“不知道”和“瞎说”的问题，是大模型的“知识外挂”。

        Agent（第 8 章）：解决模型“不能动”的问题，是大模型的“行动代理”。

将两者结合，才能构建出如“儿科医疗助手”这样既专业又能自主查阅文档、调用工具的闭环应用。

1. RAG 检索增强：让模型“开卷考试”

RAG 的本质是将生成式 AI 的创造力与向量检索的确定性相结合。

1.1 工业级 RAG 的三层架构

高级工程师眼中的 RAG 不仅仅是“向量库 + LLM”，它包含精细的流水线：

1. 数据层 (Data Layer)：不仅仅是切分。需要针对 PDF、表格进行 布局分析（Layout Analysis），避免切分断在逻辑中间。

2. 检索层 (Retrieval Layer)：

   • 语义检索：利用 Embedding 模型计算余弦相似度。

   • 🔥 重排序 (Re-ranking)：初检可能找回 10 条，但模型窗口有限。高级工程师会引入 Cross-Encoder 架构的模型进行二次打分，选出最精准的 Top-3。

3. 生成层 (Generation Layer)：构造高效的 Contextual Prompt，强制模型在参考资料缺失时回答“不知道”，有效遏制幻觉。

1.2 高级优化：语义分块（Semantic Chunking）

不要再死板地按 500 字切分。高级工程师会使用 基于语义密度的切分方式：当检测到文本语义发生剧烈变化时再断开。这能显著提升检索回来的上下文完整度。

2. Agent 编排：赋予 AI 自主行动力

如果说 RAG 是让模型看书，那么 Agent（智能体） 就是让模型去实验室做实验。

2.1 Agent 的核心架构：LLM + P + M + T        

• Planning (规划)：

  • 🔥 CoT (思维链)：让模型在输出前生成 Thought 过程。

  • ReAct 模式：推理与行动的交替。模型输出：Thought -> Action -> Observation -> Thought... 这是一个动态纠错的过程。

• Memory (记忆)：

  • 短期记忆：通过对话上下文（Context Window）传递。

  • 长期记忆：通过 RAG 或数据库持久化存储用户的偏好和历史决策。

• Tool Use (工具使用)：

  • Function Calling：模型输出特定格式的 JSON，由后台代码执行查询。

2.2 🔥 协议革命：MCP 与 A2A

这是 HCIP-AI V1.0 区别于所有旧版认证的“杀手锏”：

• MCP (Model Context Protocol)：这是一种标准化的“万能适配器”。以前每个工具接口都要写一遍适配代码，现在只要符合 MCP 协议，任何模型（如 DeepSeek-V3）都能无缝接管外部数据源。

• A2A (Agent-to-Agent)：解决的是智能体协作。例如：你的“旅行 Agent”发现没票了，它会自动去呼叫“抢票 Agent”协作，而不是等用户下指令。

3. 工业级挑战：如何评估 RAG 与 Agent？

高级工程师评价一个应用，不能只靠“感觉挺好”。

• RAG 评估指标 (RAGAS)：

  • 忠实度 (Faithfulness)：回答是否真的来自参考文档？

  • 相关性 (Relevance)：检索出的文档对解决问题是否有帮助？

• Agent 评估：

  • 任务完成率：在给定的工具范围内，模型是否达成了最终目标？

  • 执行效率：模型是否走了“冤枉路”？（重复调用无效工具）。

4. 💡 实战指引：编排你的第一个 Agent

在《实验手册》中，华为以 “儿科医疗知识查询助手” 为例，展示了完整的开发路径。

4.1 核心步骤（高级版逻辑）

1. 模型选型：选择 DeepSeek-V3-32K 作为大脑，利用其强大的逻辑遵循能力。

2. RAG 挂载：将权威儿科医学库进行 Embedding 索引。

3. Role Play (角色设定)：

   • 高级 Prompt 技巧：明确定义“要求与限制”。例如：“如果知识库中无相关案例，请提示用户前往医院，不得自行建议用药”。

4. 调试与观测：在华为云平台观察模型的思维轨迹（Thought），确保其每一步检索都在预期的逻辑内。

5. 总结：构建“以大模型为中心”的新软件架构

1. RAG 不是过渡技术：即使模型窗口无限大，检索带来的低成本和实时性依然不可替代。

2. Agent 是未来的入口：应用不再是简单的“点点点”，而是人与智能体的高层意图交换。

3. 国产化优势：华为昇腾生态配合 DeepSeek，为中国企业提供了从算力到框架、再到应用编排的全链路安全底座。

下一篇预告：我们将进入 第九章：人工智能应用运营与展望，并为你总结 全书避坑指南与模拟题详解。我们将聊聊应用上线后的 MLOps，以及你离高级工程师证书的“最后 100 米”。