动态图清晰分析传统RAG架构和Agentic RAG架构区别

传统 RAG 存在诸多问题，比如：只能检索和生成一次，无法动态搜索更多信息，难以处理复杂查询的推理问题，且 RAG 体系不能根据问题调整策略。Agentic RAG 旨在办理这些问题，其核心在于在 RAG 的每个阶段引入 AI Agent 智能体到达智能化活动。
1、传统 RAG 架构计划

传统 RAG （Retrieval-Augmented Generation，即“检索加强生成”）模型在多个方面存在局限，如下图所示：

起首，其检索和生成过程仅进行一次，无法在上下文信息不足时进行动态搜索和补充；
其次，缺乏须要的推理能力，难以应对复杂查询；
末了，体系策略固定，无法根据差别问题进行机动调整。
2、Agentic RAG 架构计划

Agentic RAG 实验克服传统 RAG 的诸多问题。其创新之处在于在每个阶段融入 AI Agent 智能体的智能化（Agentic）活动，如下图所示：

详细处理流程如下图所示：

起首第1-2步，AI Agent 智能体会重写查询以纠正错误；
接着第3-8步，AI Agent 智能体判断是否需要额外上下文信息，并据此选择最佳外部泉源；
然后第9步，将信息转达给 LLM 大模型生成响应；
末了，AI Agent 智能体会查抄答案相关性，决定是否返反响应或重新从第1步开始。
此过程可重复进行，确保生成结果与目标一致。需夸大的是，此 Agentic RAG 架构仅为多种大概之一，可根据现实需求进行定制。
总之，AI Agent 智能体技术云云紧张，到底如何快速体系掌握呢？
3、AI Agent 智能体为啥云云紧张？

第一、这是局势所趋，我们正在经历一场庞大技术变革，还不像当年的互联网的兴起，这是一场颠覆性的变革，掉队就等于镌汰，因为未来所有应用都将被 AI Agent 智能体重写一遍；

第二、现在处于红利期，先入场的至少会享受4~5年的红利，拿高薪，而且会掌握技术的自动权和职业选择权。

第三、企业需求旺盛，越来越多的企业已经在 Agent 智能体范畴进行落地，这为我们提供了丰富的岗位时机和广阔的发展空间。

第四、大厂都在战略结构的方向，不管是国外的微软、谷歌，照旧国内的百度等大厂都在战略结构，2025年必定是 AI Agent 智能体商业化的一年。

大模型的代价太大了，AI Agent 智能体的潜力太大了！“未来所有应用都会被 AI Agent 智能体重写一遍”！这句话是今年听到最多的一句话。现现在越来越多的企业简直都开始落地 AI Agent 智能体项目了。
因此 AI Agent 智能体足够紧张，但也足够复杂，我这两年实践结论是，想开发出一个能够可靠稳固的 AI Agent 智能体应用着实太难了，大模型技术本身的复杂度，大模型推理的不确定性，响应速度性能问题等等，这些困难直接导致很多人对其望而却步，或是遇到问题无从下手。一般技术同学想要自己掌握 AI Agent 智能体着实很不轻易！
如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产服从，要优于被取代岗位的生产服从，所以现实上整个社会的生产服从是提升的。
但是详细到个人，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，放在盘算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的原理。
我在一线互联网企业工作十余年里，引导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和发展。
我意识到有很多经验和知识值得分享给各人，也可以通过我们的能力和经验解答各人在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的环境下照旧坚持各种整理和分享。但苦于知识流传途径有限，很多互联网行业朋友无法获得准确的资料得到学习提升，故此将并将紧张的AI大模型资料包罗AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习册本手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让各人对大模型 AI有一个最前沿的熟悉，对大模型 AI 的理解高出 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 醒目什么？
  
• 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头脑
  
• Prompt 范例构成
  
• 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，抓住最新的技术渴望，适合 Python 和 JavaScript 步伐员。

• 为什么要做 RAG
  
• 搭建一个简单的 ChatPDF
  
• 检索的底子概念
  
• 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 体系的扩展知识
  
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  
• 向量模型当地部署
  
• …
  

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你根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 & 丧失函数简介
  
• 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、成本等方面有肯定的认知，可以在云端和当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 武装的产品司理。

• 硬件选型
  
• 带你了解全球大模型
  
• 利用国产大模型服务
  
• 搭建 OpenAI 署理
  
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  
• 在当地盘算机运行大模型
  
• 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存案
  
• …
  

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越精良的自己。
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 的准确特性了。
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