在人工智能和机器学习领域，四大模型——纯粹Prompt提示词法、Agent Function Calling机制、RAG（检索增强生成）及Fine-tuning微调技术——已经成为当前研究的热点。以下是对这四大模型的核心概念及其在实际应用中的图解分析。
一、纯粹Prompt提示词法
核心概念
纯粹Prompt提示词法通过向AI模型提供提示词来构建直观的交互模式。它具有以下核心特性：
- 即时性：AI模型能够迅速响应用户输入，提供即时反馈。
- 简洁性：无需复杂的配置，简化了人机交互过程。
- 场景简易查询：适用于用户进行简单查询，如节日旅游建议等。
- 技术路由转发模块：负责对用户输入的Prompt进行分类和分发。
实际应用
场景：用户通过聊天机器人进行简单的信息查询。
图解：
用户输入 -> 提示词解析 -> 模型处理 -> 即时反馈
二、Agent Function Calling
核心概念
Agent Function Calling机制赋予AI模型主动提问和调用函数的能力。其核心特性包括：
- 多轮交互：AI模型通过多轮对话理解用户需求，提供精准反馈。
- 功能执行：通过函数调用执行特定功能，如查询、预订等。
- 场景智能家居控制：AI模型主动获取环境信息，控制家居设备。
- 技术主动提问：AI模型根据对话上下文，主动提出问题以获取更多信息。
实际应用
场景：智能家居控制系统。
图解：
用户输入 -> 模型理解 -> 主动提问 -> 函数调用 -> 智能家居控制
三、RAG（检索增强生成）
核心概念
RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构将Embeddings技术和向量数据库完美融合，实现了最匹配向量的检索。其核心特性包括：
- 结合向量数据库进行检索：利用Embeddings技术将文本转化为高维空间的向量，优化了相似性比较过程。
- 检索效率提升：显著提升了信息检索的效率和准确性。
实际应用
场景：问答系统。
图解：
用户输入 -> 检索数据库 -> 获取匹配向量 -> 生成答案 -> 模型处理 -> 反馈
四、Fine-tuning微调技术
核心概念
Fine-tuning微调技术通过调整预训练模型的参数，使其更适合特定任务。其核心特性包括：
- 适应特定任务：通过微调，模型能够更好地适应特定任务的需求。
- 提升性能：与未微调的模型相比，微调后的模型在特定任务上的性能通常有所提升。
实际应用
场景：图像识别。
图解：
预训练模型 -> 微调过程 -> 适应特定任务 -> 识别图像
通过以上对四大模型的核心概念和实际应用的图解分析，希望读者能够轻松掌握这些模型的关键要素。在实际应用中，根据具体需求选择合适的模型，有助于提高AI系统的性能和效率。