一、LLM：大模型的核心引擎

1.1 基础架构解析

LLM（Large Language Model）作为大模型技术的基石，其核心是基于Transformer架构的深度神经网络。以GPT-4为例，其参数规模达1.8万亿，训练数据量超过5万亿token，通过自回归机制实现文本生成。关键技术点包括：

注意力机制：通过Query-Key-Value计算实现上下文关联
层归一化：稳定深层网络训练的梯度传播
位置编码：解决序列输入的顺序感知问题

# 简化版Transformer注意力计算示例
import torch
import torch.nn as nn
class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads):
        super().__init__()
        self.head_dim = embed_dim // num_heads
        self.scale = torch.sqrt(torch.tensor(self.head_dim, dtype=torch.float32))
    def forward(self, query, key, value):
        # 分割多头
        B, seq_len, _ = query.shape
        query = query.view(B, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1,2)
        # 计算注意力分数
        attn_scores = (query @ key.transpose(-2,-1)) / self.scale
        # 后续softmax和加权求和...

1.2 训练范式演进

从BERT的掩码语言模型到GPT的因果语言模型，训练目标直接影响模型能力：

监督微调（SFT）：通过人工标注数据优化特定任务
强化学习（RLHF）：结合人类反馈优化输出质量
持续预训练：在领域数据上扩展模型知识边界

1.3 性能评估维度

评估LLM需综合考虑：

语言理解：SuperGLUE基准测试
知识记忆：LAMA探测任务
推理能力：GSM8K数学推理集
效率指标：FLOPs/token、推理延迟

二、Prompt工程：解锁模型潜力的钥匙

2.1 基础设计原则

有效Prompt需满足：

明确性：清晰的任务描述（如”用Python实现…”）
上下文关联：提供示例增强模式识别
约束控制：通过规则限制输出格式

# 对比示例：无效 vs 有效Prompt
无效：写一个程序
有效：用Python 3.10编写一个函数，接收列表参数，返回其中位数

2.2 高级技巧

思维链（CoT）：分步推理提升复杂任务表现

问题：火车A和B相向而行，A速60km/h，B速80km/h...
思考过程：首先计算相对速度=60+80=140km/h，相遇时间=距离/相对速度...

自洽性验证：生成多个答案并投票选择最优
动态Prompt：根据输入自动调整提示结构

2.3 调试优化策略

温度参数调整：控制创造性（0.1-1.0）
Top-p采样：限制概率质量（通常0.8-0.95）
长度惩罚：避免过长/过短输出

三、AI Agent：从工具到智能体

3.1 架构演进

传统NLP工具 → 反应式Agent → 自主规划Agent

graph TD
    A[感知模块] --> B[记忆系统]
    B --> C[规划引擎]
    C --> D[执行接口]
    D --> E[反馈循环]
    E --> B

3.2 关键能力实现

工具调用：通过API描述实现外部交互

{
  "tool_name": "web_search",
  "args": {"query": "2023年GDP排名"}
}

长期记忆：向量数据库+检索增强
反思机制：自我评估与策略调整

3.3 典型应用场景

自动化客服：多轮对话+知识库检索
科研助手：文献综述+实验设计
金融分析：财报解读+风险预警

四、RAG：检索增强的知识融合

4.1 技术原理

RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过三阶段实现：

检索阶段：语义搜索定位相关知识
融合阶段：将检索结果注入Prompt
生成阶段：基于增强上下文输出

4.2 实现方案对比

方案	优点	缺点
朴素RAG	实现简单	上下文长度受限
迭代RAG	逐步优化检索结果	计算开销大
模块化RAG	灵活组合检索策略	系统复杂度高

4.3 性能优化技巧

检索优化：
- 使用HyDE生成假设文档
- 结合BM25和语义搜索
融合优化：
- 位置加权注入
- 动态上下文窗口
评估指标：
- 检索准确率（Recall@K）
- 生成相关性（ROUGE-L）

五、技术融合实践

5.1 LLM+RAG+Agent系统架构

class AdvancedAgent:
    def __init__(self, llm, vector_db):
        self.llm = llm
        self.memory = vector_db
    def execute_task(self, query):
        # 1. 检索相关知识
        relevant_docs = self.memory.query(query)
        # 2. 构建增强Prompt
        prompt = self._build_prompt(query, relevant_docs)
        # 3. 生成并执行计划
        plan = self.llm.generate(prompt)
        return self._execute_plan(plan)

5.2 典型工作流

任务解析：将用户请求拆解为子任务
知识检索：多轮检索补充上下文
策略生成：规划执行步骤
工具调用：执行具体操作
结果验证：检查输出有效性

5.3 部署优化建议

模型压缩：使用LoRA进行高效微调
检索加速：采用HNSW索引结构
监控体系：建立质量评估管道

六、未来发展趋势

多模态融合：文本+图像+视频的联合理解
个性化适配：基于用户画像的定制化模型
边缘计算：轻量化模型在终端设备的应用
安全增强：对抗样本防御与隐私保护

结语：大模型技术栈已形成从基础模型到应用系统的完整生态。开发者需掌握LLM的核心原理，通过Prompt工程释放模型潜力，借助AI Agent实现复杂任务自动化，利用RAG技术解决知识时效性问题。建议从具体业务场景出发，采用渐进式技术整合策略，在保证系统稳定性的前提下逐步引入先进能力。

大模型技术全景解析：LLM、Prompt、AI Agent与RAG核心概念拆解