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大型语言模型 (LLM) 无疑是当今科技领域最耀眼的明星。它们强大的自然语言处理和内容生成能力，正在重塑从搜索到创意工作的几乎所有行业。然而，如同希腊神话中的阿喀琉斯，这些强大的模型也有其“阿喀琉斯之踵”——它们固有的两大缺陷：

• 知识“幻觉” (Hallucination):它们有时会自信地编造出错误或不存在的信息。
• 知识“陈旧” (Outdatedness):它们对世界的认知被“冻结”在训练数据截止的那一刻，无法获知任何新发生的事件或信息。

为了解决这些问题，“增强生成” (Augmented Generation)技术应运而生。在这一领域中，RAG (Retrieval-Augmented Generation)已成为行业标配，而CAG (Context-Augmented Generation)则代表了一个更深入、更智能的演进方向。

一、RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG（检索增强生成）是目前解决 LLM 缺陷最有效和最主流的架构。其核心思想非常直观：与其强迫模型“背诵”全世界的知识，不如让它学会“查资料”。

RAG 就像是给了 AI 一套最新的参考书（知识库），并允许它在回答问题前进行“开卷考试”。

RAG 的标准工作流程：

1. 接收查询：用户提出一个问题，例如“2024年诺贝尔物理学奖得主是谁？”
2. 检索 (Retrieve):系统首先将查询“编码”成向量，然后在一个庞大的、实时更新的“知识库”（通常是向量数据库，包含了最新新闻、文档、网页等）中搜索最相关的信息片段。
3. 增强 (Augment):系统将检索到的相关资料（例如，关于诺奖得主的最新报道）与用户的原始问题“拼接”在一起，形成一个内容丰富的“增强提示词”。
4. 生成 (Generate):LLM 最终看到的不是一个它无法回答的“过时”问题，而是一个包含了答案的阅读理解题。它会基于检索到的“事实”材料，生成一个准确、时效性强的答案。

RAG 的核心价值在于：

• 高事实性：大幅减少幻觉，因为答案是基于检索到的具体文本生成的。
• 时效性：只需更新知识库（这比重新训练模型便宜得多），AI 就能“知道”最新信息。
• 可解释性：可以引用检索到的来源，让答案的“出处”透明可查。

二、CAG (Context-Augmented Generation)

RAG 极其强大，但它在本质上仍是一种“即时反应式”的检索。它擅长回答“是什么”类型的事实问题，但在处理需要深度理解、长期记忆或专业领域一致性的复杂对话时，就显得力不从心。

这就是CAG（上下文增强生成）登场的契机。CAG 不仅仅是“检索”，它追求的是“上下文的深度管理与维护”。如果说 RAG 是“事实检索器”，那么 CAG 的目标是成为“领域专家”。

CAG 的核心区别在于：

1. “领域记忆” (Domain Memory)：这是 CAG 的核心。它超越了 RAG 的被动知识库，是一个主动的、有状态的记忆系统。这个“记忆”中不仅存储着事实知识，还包括：

• 领域规则：例如，医疗 AI 需要遵守的诊断逻辑，或金融 AI 必须遵循的合规条款。
• 对话历史：记住用户在三天前讨论过的话题，而不仅仅是上一句话。
• 用户偏好：知道用户的具体需求、风格偏好或个人背景。

2. “上下文对齐” (Context Alignment)：CAG 不只是简单地“拼接”信息。它在生成答案前，会进行复杂的“对齐”工作，确保即将生成的回复，同时与外部知识（RAG 做的）、领域记忆、对话历史保持逻辑一致。
3. “一致性检查” (Consistency Check)：在生成答案后，CAG 会增加一个关键的验证层。它会反向检查答案是否与“领域记忆”中的核心规则或长期目标相矛盾。例如，一个法律 AI 助手在给出建议时，必须确保其建议始终符合它“记忆”中的法律框架。

三、RAG vs. CAG

我们可以将这两种架构视为AI智能的两个不同进化阶段：

RAG 解决了 LLM“不知道”和“说错话”的问题，这是 AI 从“玩具”走向“工具”的关键一步。

而CAG 则代表了 AI 从“工具”走向“伙伴”和“专家”的雄心。它追求的不再是“单点正确”，而是“全局一致”和“深度个性化”。

我们必须明白，CAG 并非要替代 RAG，而是 RAG 的必然演进和扩展。在先进的 CAG 框架中，RAG 往往会作为其“上下文注入”的一个关键组件，负责从外部世界获取实时事实。

未来的高级 AI 助手，必然是一个 RAG 和 CAG 的混合体：它既能像 RAG 一样博览群书、快速检索，也能像 CAG 一样拥有深刻的记忆和一致的“人格”，真正做到从“知道”走向“理解”。

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。

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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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