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大模型应用的核心思想是将其视为一个能够熟练使用工具的"人"。智能问答基于RAG检索增强生成，核心在于文档检索和知识库构建；数据分析则是让大模型扮演DBA角色，编写SQL或代码脚本，核心在于脚本生成能力和工具使用能力。智能问答技术更复杂但流程固定，数据分析技术逻辑简单但结果更难判断。两者虽维度不同，但可结合Agent智能体技术实现。

“大模型应用的核心思想就是把大模型当作一个“人”，一个能够熟练使用各种工具的人。”

大模型的应用场景虽然还在挖掘阶段，但从形式上来说主要都是基于自然语言对话，然后大模型通过理解用户需求，来回答或解决用户问题。

因此，大模型的应用从本质上来说，首先是大模型的理解能力，其次是大模型的规划和工具调用的能力；只要大模型有足够的规划和工具使用能力，那么理论上来说，它就真的成为了一个无所不能的人。

而今天，我们就来讨论一下大模型的在智能问答和数据分析两个场景下的区别。

智能问答和数据分析

这里所说的智能问答是指基于知识库的问答场景，如智能客服，业务咨询助手等；主要是基于RAG检索增强生成的思想，通过大模型的语言理解和生成能力，来回答用户问题。

而数据分析是指，利用大模型的能力生成SQL或代码脚本，再调用执行引擎获取结果，从而能够自动智能化完成数据分析的工作；数据分析从本质上来说，就是让大模型扮演一个DBA的角色，然后能够合理熟练的使用现有的数据分析平台，并能够根据需求自动编写代码解决数据问题。

但是，两者从技术实现上有什么区别呢？

智能问答的核心思想就是RAG检索增强生成，在之前的文章中作者提到过[RAG本质上不是一个具体的技术，而是一个方法论，通过问题检索出相关内容，然后丢给模型进行回答。

所以，对智能问答来说其核心点在于检索，怎么用最快最准确的方法检索出相关文档；以及由此延伸出来的，知识库构建，检索优化等技术。

而数据分析的核心思想是让大模型成为一个专业的DBA工程师，能够根据数据表结构，接口文档，不同的数据分析引擎，编写出能够解决需求，并且能够在不同数据引擎上执行的SQL或代码脚本。

所以，数据分析的主要难点在于脚本的生成能力和工具的使用能力——也就是典型的Agent智能体的执行逻辑。

当然，在智能问答中也可以使用智能体技术；毕竟RAG属于一种思想，一种方法论；而Agent智能体属于一种落地技术，其维度不同，但可以互相结合。

从技术的复杂程度上来说，智能问答的技术更复杂一点，但数据分析的技术更难一点；原因在于，智能问答技术涉及到知识库构建，向量检索，排序优化；其流程是固定的，但细节特别多。

而数据分析技术的逻辑很简单，理解需求，调用工具获取分析结果，但难点是怎么让模型准确的理解需求，并且能够生成合适的分析脚本；毕竟智能问答如果回复不合理，可能一眼就看出来了；但数据分析的结果可能很难看地出来。

因此，大模型的应用思想很简单，就是把它当作一个“人”对待即可；然后想办法把它打造成一个能够合理使用工具的人。

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。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。因此，我坚持整理和分享各种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。

学习阶段包括：

1.大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。包括模型架构、训练过程、优化策略等，让读者对大模型有一个全面的认识。

2.大模型提示词工程
通过大模型提示词工程，从Prompts角度入手，更好发挥模型的作用。包括提示词的构造、优化、应用等，让读者学会如何更好地利用大模型。

3.大模型平台应用开发
借助阿里云PAI平台，构建电商领域虚拟试衣系统。从需求分析、方案设计、到具体实现，详细讲解如何利用大模型构建实际应用。

4.大模型知识库应用开发
以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统。包括知识库的构建、问答系统的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建智能问答系统。

5.大模型微调开发
借助以大健康、新零售、新媒体领域，构建适合当前领域的大模型。包括微调的方法、技巧、到实际应用，让读者学会如何针对特定领域进行大模型的微调。

6.SD多模态大模型
以SD多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。从模型选择、到小程序的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建多模态应用。

7.大模型平台应用与开发
通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型，构建大模型行业应用。包括行业需求分析、方案设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建行业应用。

学成之后的收获👈

•全栈工程实现能力：通过学习，你将掌握从前端到后端，从产品经理到设计，再到数据分析等一系列技能，实现全方位的技术提升。

•解决实际项目需求：在大数据时代，企业和机构面临海量数据处理的需求。掌握大模型应用开发技能，将使你能够更准确地分析数据，更有效地做出决策，更好地应对各种实际项目挑战。

•AI应用开发实战技能：你将学习如何基于大模型和企业数据开发AI应用，包括理论掌握、GPU算力运用、硬件知识、LangChain开发框架应用，以及项目实战经验。此外，你还将学会如何进行Fine-tuning垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏和大模型部署等一站式技能。

•提升编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握将提升你的编码能力和分析能力，使你能够编写更高质量的代码。

学习资源📚

1. AI大模型学习路线图：为你提供清晰的学习路径，助你系统地掌握AI大模型知识。
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