本文通过"发动机与车"的比喻，清晰区分了大模型技术(RAG、Agent、AIGC)与应用场景(智能问答、内容生成等)。详解三大技术引擎的核心能力与四大应用场景实现方式，强调技术是基础，应用才是价值体现。理解技术与场景的区别，有助于开发者更好地构建AI应用，把握大模型技术趋势。

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“ 别再混淆了！RAG、Agent是“发动机”，智能问答、生成工具才是“车”——一文讲透大模型的技术与应用场景 ”

做了这么长时间的人工智能应用，慢慢发现很多人到现在还分不清哪些是技术，哪些是应用场景，甚至很多时候会把这两个不同的东西混为一谈。

首先我们要明确一件事，人工智能是一项技术，然后利用这些技术去解决实际问题，而解决的这些问题是应用场景；技术本身是没有价值的，技术价值的体现就是在其应用场景。

技术与应用

为什么必须区分“技术”与“应用”？

很多人谈论AI时，经常分不清技术和应用场景的区别，这样会导致很多问题；首先是沟通不明，其次是找错了方向，明明认真学了但是怎么和实际操作不一样。比如常把“我们用RAG做了个系统”和“我们有个智能客服应用”混为一谈，导致沟通不清、方向不明。

事实上，技术和应用的区别就是车和发动机的区别：“技术是发动机，应用是整辆车”。

• RAG、Agent、AIGC 是不同类型的“发动机”和“传动系统”。
• 智能问答、文案生成、代码助手是不同功能的“车”（轿车、卡车、跑车）

比如说，企业需要一个智能客服系统，这个是应用；而我们可以用RAG技术来实现这个智能客服系统，但我们也可以不用RAG技术。也就是说场景是确定的，但技术是可选择的。

这就类似于存储数据是所有系统的需求，但具体我使用什么样的数据库，缓存，或者文件都可以。

详解“技术”——大模型的三大核心引擎

1. RAG - 知识增强引擎

• 是什么：外接知识库，让大模型获取实时、准确、私有的信息。
• 解决痛点：大模型的“幻觉”问题、知识陈旧、无法处理内部数据。
• 核心过程：检索 → 增强 → 生成。
• 简单比喻：给大模型配了一个“超级外接硬盘和搜索引擎”。

2. AIGC - 内容生成引擎

• 是什么：利用AI进行内容创作的各类技术总称。
• 解决痛点：自动化、个性化、大规模地生成文本、图像、音频、视频。
• 核心能力：文生文、文生图、图生文、音视频生成等。
• 简单比喻：一个“全能的数字艺术家和作家”。

3. Agent - 任务自治引擎

• 是什么：能够理解复杂指令、规划步骤、调用工具并执行任务的大模型应用。
• 解决痛点：处理多步骤复杂任务，超越单纯的对话和生成。
• 核心能力：规划、记忆、工具使用。
• 简单比喻：一个“拥有思考和执行能力的AI助理”，它不仅能回答问题，还能帮你完成订机票、写报告等具体任务。

详解“应用”——技术驱动的四大核心场景

1. 智能问答与客服

• 场景描述：企业知识库问答、智能客服机器人、产品技术支持。
• 核心技术：RAG 确保答案准确、源自企业知识库；Agent 可处理复杂查询流程。

2. 内容生成与创意工具

• 场景描述：AI写作助手、营销文案生成、社交媒体图片视频制作、代码开发。
• 核心技术：AIGC 是核心驱动力。

3. 智能体与应用自动化

• 场景描述：自动数据分析报告、AI模拟面试官、自动完成软件操作流程。
• 核心技术：Agent 是核心，它可能结合使用 RAG 获取数据，使用 AIGC 生成报告。

4. 搜索与信息检索增强

• 场景描述：新一代搜索引擎、企业内部信息查找平台。
• 核心技术：RAG 是基础架构，用于提升搜索的相关性和准确性。

融合与展望 - 技术与场景的化学反应

融合：一个优秀的AI应用往往是多项技术的结合。例如，一个“智能投研Agent” = Agent（规划任务）+ RAG（获取最新财经数据）+ AIGC（生成投资报告）。

• 未来趋势：简要展望，技术会越来越模块化、专业化，而应用场景会越来越垂直和深入，最终像水电煤一样成为各行各业的基础设施。

当然除了以上内容之外，大模型还有很多其它的技术和应用场景，如

技术类：反馈学习，强化学习，训练微调等

场景类：文案助手，旅行助手，自动化生产等

总之，区分技术和场景能够让我们更好地理解大模型的技术体系和应用体系，以及找到技术与应用场景的结合点。

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。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

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2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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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