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导言

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）已经从“能说会道”逐步迈向“能思善行”。然而，传统的大模型在面对复杂任务时仍存在知识滞后、缺乏上下文记忆、无法自主调用工具等局限。为了解决这些问题，检索增强生成（RAG）应运而生，并不断演化——其中最具突破性的演进方向之一，便是 Agentic RAG（具身代理式检索增强生成）。本文将带你全面理解这一前沿技术。

一、什么是传统的 RAG？

RAG 全称是 Retriеval-Augmented Generation（检索增强生成），它是一种结合了信息检索与文本生成的技术架构。简单来说，就是让大模型在回答问题前，先去“查阅资料”，然后基于查到的内容进行回答。

工作流程：用户提问 → 向量检索 → 拼接提示 → 生成回答。这种模式有效缓解了大模型“胡说八道”（幻觉）的问题。

二、传统 RAG 的优势与局限

RAG 技术虽强，但仍存在明显瓶颈：

1✅ 优势：**减少幻觉、实时更新、成本低

2❌ 局限：**被动响应、无状态记忆、无法使用工具、单一检索策略

3这些限制使得传统 RAG 难以胜任客户投诉处理、自动化报告生成等复杂业务场景。

如果说普通大模型像一个记忆力超强但可能记错细节的学生，那么 RAG 就像是这个学生考试时允许带一本参考书——他可以在答题前翻书确认，从而提高准确性。

二、Agentic RAG：让 AI 拥有“大脑”和“手脚”

五大核心能力

🔍 多轮迭代检索：不再一次性检索，而是根据中间结果反复查找新信息

💡 自主规划与分解任务：能把复杂问题拆解为子任务

🧠 上下文记忆：记住对话历史和已完成步骤

⚙️ 工具调用：主动调用外部工具辅助完成任务

🔄 反馈闭环：根据结果评估是否达成目标，必要时调整策略

形象比喻

传统 RAG 像是一个图书馆管理员，你问他问题他就去书架上找一页纸念给你听；

Agentic RAG 则像是一位研究员——他会自己设计研究方案、查阅多本书籍、做笔记、画图表，最后写出一篇完整的论文

三、关键技术支撑

分层记忆机制

短期记忆（当前会话）、长期记忆（历史经验）、技能记忆（工作流模板）

动态检索策略

递归检索、混合检索、过滤重排，实现层层深入的信息挖掘

此外还包括工具编排引擎（数据库/API/代码解释器）和规划反思机制（ReAct框架、自我优化），共同构成完整的技术体系。

四、企业级应用场景

智能客服升级

自动调取订单记录、查询售后政策、生成解决方案、提交工单

其他场景包括自动化报告生成（节省200+小时/月）、法律合规审查（效率提升3倍）、科研知识管理等，已在多个行业落地验证。

我们正在走向一个“AI员工”时代——它们不是简单的聊天机器人，而是真正能替人类完成复杂脑力劳动的数字助手。

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。

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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