RAG（检索增强生成）这个词是不是经常刷到？但除了基础的RAG，还有Self-RAG和Agentic RAG，是不是听得有点晕？

别怕，今天用一张图带你秒懂这三者的区别，让你轻松get前沿知识！

基础版：RAG Pipeline

这就像一个“三好学生”，老老实实地走流程：

• Query (提问) ：你问一个问题。
• Retrieval (检索) ：它去海量资料库里找相关信息。
• Reranking (重排) ：找到一堆信息后，它会把最相关的挑出来，再交给语言模型（LLM）生成答案。

优点：简单直接，效率高。

缺点：有点死板，如果检索到的信息不准确，答案可能也会跑偏。

进阶版：Self-RAG (自我反思RAG)

这就像一个“爱思考”的学生，每一步都懂得自查。它最大的特点是引入了自我反思机制。

• Retrieval (检索) ：先找到信息。
• Generation (生成) ：生成答案。
• Critique (反思) ：它会问自己：“我找到的信息靠谱吗？我生成的答案能回答问题吗？”
• 如果觉得不靠谱，它会重写问题（Query rewrite），重新检索，直到满意为止。

优点：生成答案更可靠，减少了幻觉（hallucination）的产生。

缺点：步骤更多，可能耗费更多时间和计算资源。

终极版：Agentic RAG (智能体RAG)

这简直就是一个“超级大脑”，像个智能体一样，会自己做决策。

• Retrieve (检索) & Generation (生成) ：这俩步是标配。
• Decision Making (决策) ：如果它觉得生成的结果不满意，它不会只傻傻地重写问题，而是可以走**“Ask LLM”（询问LLM）这条路，或者选择“Other or routes”**（其他路径），比如让LLM去执行其他任务或调用外部工具。

优点：灵活性和自主性极强，可以根据不同情况采取不同策略，处理更复杂、多样的任务。

缺点：开发难度大，流程复杂。

总结一下：

• RAG：基础流程，简单高效。
• Self-RAG：多了“自我反思”，更可靠。
• Agentic RAG：像个“智能体”，会自己做决策，能力更强大。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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