前言

在 AI 人工智能时代，智能体将会是未来最主流的大模型应用方式？人人都有机会通过智能体，解锁成为【超级个体】。

在人工智能的快速发展中，LLM、Agent、知识库、向量数据库、RAG（检索增强生成）、知识图谱以及AGI（人工通用智能）等概念和技术不断涌现，其共同推动着人工智能技术的进步和应用场景的拓展！

从智能体定义到实际应用，在多次体验各个智能体系之旅的前提下，简单谈谈一点 IDea！本文将分别介绍这些概念和技术，并探讨它们在实现AGI的不同形态中所扮演的角色。

接下来，我们先来看看这些在 AI 生态里面的 概念&定义->

大模型（LLM）

大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。

去年，大语言模型及其在人工智能领域的应用已成为全球科技研究的热点，其在规模上的增长尤为引人注目，参数量已从最初的十几亿跃升到如今的一万亿。参数量的提升使得模型能够更加精细地捕捉人类语言微妙之处，更加深入地理解人类语言的复杂性。

在过去的一年里，大语言模型在吸纳新知识、分解复杂任务以及图文对齐等多方面都有显著提升。随着技术的不断成熟，它将不断拓展其应用范围，为人类提供更加智能化和个性化的服务，进一步改善人们的生活和生产方式。

智能体（Agent）

任何独立的能够思考并可以同环境交互的实体都可以抽象为智能体。Agent 是一个英文单词，指能自主活动的软件或者硬件实体。在人工智能领域，国内译为中文“智能体”。曾被译为“代理”、“代理者”、“智能主体”等。

智能体本身包括感知观测单元 (Sensor)、记忆检索单元（Memory）、推理规划单元（Planner） 和行动执行单元（Actuator）。

以 AI 为核心，构建一个立体感知、全域协同、精准判断、持续进化、开放的智能系统。

知识库

知识库是存储和管理知识的系统，在数据存储和检索方面起着重要意义。

作为以知识为基础的系统，为人工智能应用提供了丰富的数据支持。它整合和存储组织内部或外部的知识和信息，帮助企业或个人更有效地获取和利用知识。

知识库不仅可以提供各种类型的知识，还支持多种检索方式，方便用户快速找到所需知识。在人工智能应用中，知识库扮演着至关重要的角色，为 AI 系统提供必要的知识支撑。

知识库的概念来自两个不同的领域，一个是人工智能及其分支-知识工程领域，另一个是传统的数据库领域。由人工智能（AI）和数据库（DB）两项计算机技术的有机结合，促成了知识库系统的产生和发展。

知识库->信息和知识有序化，加快知识和信息流动，知识共享与交流，可以管理海量的非结构化文档数据，应用范围广泛。

向量数据库

向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库，其存储的向量来自于对文本、语音、图像、视频等的向量化。

与传统数据库相比，向量数据库可以处理更多非结构化数据（比如图像和音频）。

在机器学习和深度学习中，数据通常以向量形式表示。向量数据库以其高效存储、索引和搜索高维数据点的独特能力，在多个领域凸显了其重要性。它能够处理以多维空间中的向量形式表示的数据条目，包括数值特征、文本或图像的嵌入等复杂数据。

总的来说，在数据存储和检索方面，知识库和向量数据库发挥着重要作用。知识库是存储和管理知识的系统，而向量数据库则采用向量空间模型，将数据表示为向量形式，使得存储和检索高维数据变得更为高效。

向量数据库的应用使得 AI 系统在处理大规模、高维度的数据时更加高效和准确。这种数据库适用于图像、文本、音频等多种数据类型，为 AI 大模型和 Agent 智能体提供了强大的数据支持。

知识图谱

知识图谱则是一种以实体和关系为基础的图结构数据库，用于表示和管理知识。用于存储、管理和显示人类语言知识的结构化数据模型。

它通过对人类语言知识进行语义抽取并建立起其之间的关系，形成一种树状结构的知识库。实体是具有特定属性和关系的对象，如人、地点、组织等，而关系则是实体之间的联系。把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。

知识图谱技术的应用非常广泛，在医疗方面，比如临床诊疗->医疗数据->知识图谱（实体识别->关系抽取->数据集训练 图谱形式：主要确定什么作为节点，节点之间的边用什么来关联或者表示）。

与此同时，在智能推荐、自然语言处理、机器学习等领域也具有广泛的应用。尤其在搜索引擎领域，它能够提高搜索的准确性，为用户提供更加精准的搜索结果。

我们这里举个示例，比如：篮球领袖姚明，假如我们没有摄入这些知识的时候，我们就不知道姚明原来是篮球界的榜样！

这不禁让人联想到【六度分隔理论】

六度分隔（Six Degrees of Separation）简单地说：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超六个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。” 就好比一个连结人与社区的人际连系网：

检索增强生成（RAG）

RAG（检索增强生成）是一种结合检索器和生成器两大功能组件的技术，用于处理复杂的信息查询和生成任务。在大模型时代，RAG 通过加入外部数据（如本地知识库、企业信息库等）来增强 AI 模型的检索和生成能力，提高信息查询和生成质量。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）将向量数据库和大模型问答能力进行有效结合。知识源存储在向量数据库中，当提出问题时，通过向数据库检索找到相关部分，然后与大模型一起生成最终的回答。这种技术的出现大大提高了 AI 系统在回答复杂问题时的准确性和效率。

人工通用智能（AGI）

AGI（人工通用智能）是人工智能发展的最终目标，它要求智能系统能够像人类一样理解和处理各种复杂的情况和任务。AI 大模型、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等技术都是实现 AGI 的关键要素。它们在不同形态中相互协作，共同推动着人工智能技术的不断进步。

从知识中来，到知识中去!

在这些技术的不断发展和完善下，我们迎来了一个多元化、交叉性强的 AI 应用新时代。它将会发挥更加重要的作用，为人类社会的发展带来更多的机遇和挑战。

其实，每个技术领域都值得好好学习研究一番，认识，实践再应用，只停留在概念层面最多只是会把它当作一种工具一样，知其然知其所以然。但是，在不断地应用，迭代再迭代的趋势下，AI 将会离人们越来越近，越来越普及，目前并不是万能的，先人工后智能 … …

近来，越来越多的产品形态已经开放出来了，其实都可以归结于 AI 这类的应用，基于大模型（LLM）开拓其垂直的业务领域，加上一些基础的微调，嵌入较为丰富的知识库，这在某个程度上来看确实也正在引领产品形态的深刻变革！

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。

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
• …

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
• …

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
• …

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。

    以上就是本篇文章【怎么看AI大模型（LLM）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱，RAG，AGI 的不同形态？】的全部内容了，欢迎阅览 ！ 文章地址：http://dfvalve.xrbh.cn/news/6082.html 
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