大模型、RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱、AGI：区别与联系

将AI大模型视作人类大脑的类比，意味着我们在使用AI大模型时，就像在与一个人交流。这样的AI能够理解人类的语言、用人类的语言回应，并且直接提供答案，尽管这些答案可能并不总是准确的。

因此在 AI 大模型的推理基础上，通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI（通用人工智能）。这些技术到底有哪些区别和联系，下图作了横向对比，接下来我们详细剖析。

1、大语言模型（LLM）

大型语言模型（LLM）是利用深度学习技术，通过海量文本数据训练而成的机器学习模型，它们能够生成流畅的自然语言文本，并准确把握语言的深层含义。这些模型在自然语言处理（NLP）的多个领域发挥着关键作用，包括文本分类、智能问答和人机对话等，是人工智能领域的核心组成部分。

在过去的一年里，大型语言模型及其在人工智能领域的应用受到了全球科技界的极大关注。特别是，这些模型的规模有了显著的扩张，参数数量从最初的数亿增长到了现在的数万亿。这种规模的飞跃不仅让大型语言模型在捕捉语言细微差别上更加精确，也使其能够更深入地理解语言的复杂性。

随着OpenAI GPT-4o的推出，我们可以看到，在过去的一年中，大型语言模型在多个方面都取得了显著的进步，比如快速吸收新知识、有效处理复杂任务以及实现图文信息的精确匹配等。随着技术的持续发展和优化，大型语言模型有望进一步扩展其应用范围，为人们提供更加智能化和个性化的服务，从而深刻影响我们的生活方式和工作方式。

大语言模型拥有推理能力，TA 是一切应用的基石。

2、检索增强生成（RAG）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种集成检索与生成双重能力的知识增强方案，旨在应对复杂多变的信息查询和生成挑战。在如今的大模型时代背景下，RAG 巧妙地引入外部数据源，比如：本地知识库或企业信息库，为 AI 大模型赋予了更强大的检索和生成实力，从而显著提升了信息查询和生成的品质。

RAG 技术的核心在于它将先进的向量数据库与大模型的智能问答能力进行了完美结合。知识库中的信息被精心存储在向量数据库中，当接收到用户的问题时，系统能够迅速从知识库中检索出相关的知识片段。随后，这些片段会与大模型的智慧相结合，共同孕育出精确而全面的回答。这种技术的运用极大地提高了 AI 系统在处理复杂问题时的准确性和响应速度，为用户带来了更加优质和高效的体验。总之，RAG 技术就是给大语言模型新知识。

3、智能体（Agent）

在人工智能大模型时代，任何能够独立思考并与环境互动的实体都可以被抽象地定义为智能体（Agent）。这个术语在AI领域被广泛接受，用来指代那些具有自主行为能力的软件或硬件实体。在中国，我们通常将其翻译为“智能体”，尽管历史上也曾使用过“代理”、“代理人”或“智能主体”等不同的译名。

智能体的构建依赖于大型语言模型的推理能力，它们利用这些模型的规划（Planning）能力来制定行动方案，并使用工具来执行（Action）这些方案。同时，智能体还会对执行过程进行观察（Observation），确保任务能够顺利实施。

总之，Agent 智能体 = 大语言模型的推理能力 + 使用工具行动的能力。

4、知识库

对于企业来说，建立一个与其业务需求相匹配的知识库是极其重要的。利用RAG（Retrieval-Augmented Generation）和微调等技术，我们可以将通用的大型语言模型定制化为对特定行业有深入了解的“行业专家”，以更精准地满足企业的具体业务需求。这种定制化的知识库几乎适用于所有行业和公司，包括但不限于：市场研究知识库、人力资源知识库、项目管理知识库、技术文档知识库、项目流程知识库、招标投标知识库等。

知识库的技术架构分为两部分：

第一、离线的知识数据向量化

• 加载：通过文档加载器（Document Loaders）加载数据/知识库。
• 拆分：文本拆分器将大型文档拆分为较小的块。便于向量或和后续检索。
• 向量：对拆分的数据块，进行 Embedding 向量化处理。
• 存储：将向量化的数据块存储到向量数据库 VectorDB 中，方便进行搜索。

第二、在线的知识检索返回

• 检索：根据用户输入，使用检索器从存储中检索相关的 Chunk。
• 生成：使用包含问题和检索到的知识提示词，交给大语言模型生成答案。

总之，知识库是 AI 大模型应用的知识基础。

5、向量数据库

向量数据库是专注于存储和查询向量的系统，其向量源于文本、语音、图像等数据的向量化表示。

相较于传统数据库，向量数据库更擅长处理非结构化数据，比如：文本、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存在。

向量数据库凭借高效存储、索引和搜索高维数据点的能力，在处理比如：数值特征、文本或图像嵌入等复杂数据时表现出色。

总之，知识库的存储载体往往是向量数据库，另外在数据存储和检索上，向量数据库以向量空间模型高效存储和检索高维数据，为 AI 大模型和 Agent 智能体提供强有力的数据支持。

6、知识图谱

知识图谱是一种基于实体和关系的图结构数据库，旨在表示和管理知识。它采用结构化数据模型来存储、管理和显示人类语言知识。

知识图谱通过语义抽取建立人类语言知识间的关系，形成树状结构。实体如人、地点、组织等，具有特定属性和关系，这些关系连接着不同的实体。通过数据挖掘、信息处理和图形绘制，知识图谱揭示了知识领域的动态发展规律，为学科研究提供了有价值的参考。

医疗领域是知识图谱技术的一个广泛应用场景，它可以帮助临床诊疗、医疗数据的整合与利用，并通过实体识别、关系抽取和数据集训练，以图谱形式展示关键节点和它们之间的联系，从而支持更精准的医疗决策。

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。

总之，知识图谱本质上是一种叫作语义网络的知识库，即一个具有有向图结构的知识库，其中图的结点代表实体或者概念，而图的边代表实体/概念之间的各种语义关系。

7、AGI

AGI（通用人工智能）作为 AI 发展的终极愿景，追求的是让智能系统具备像人类一样理解和处理各种复杂情况与任务的能力。在实现这一宏伟目标的过程中，AI 大模型、Prompt Engineering、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等技术扮演着至关重要的角色。这些技术元素在多样化的形态中相互协作，共同推动 AI 技术持续向前发展，为实现 AGI 的最终目标奠定坚实基础。

大模型适用的场景有哪些？

1. 智能客服与自动化问答：大模型可以用于企业的智能客服系统，通过自然语言处理能力，理解客户提出的问题，并提供精准的回答。例如，某在线零售公司使用大模型来处理客户的售后问题和产品咨询，能够实时分析用户的输入，给出准确的解答和建议。这不仅提高了客户满意度，还减轻了人工客服的工作负担。

2. 内容生成与编辑：在数字营销和内容创作行业，大模型可以用于生成文章、博客、广告文案等内容。例如，一家内容营销公司利用大模型自动撰写博客文章和社交媒体帖子，从而节省了创作时间，提高了工作效率。大模型能够根据特定的主题和关键词生成高质量的内容，确保语法正确且符合用户需求。

3. 个性化推荐与用户分析：大模型可以分析用户的历史行为和偏好，从而提供个性化的推荐服务。例如，某流媒体平台使用大模型分析用户观看的影视内容，通过用户的观看历史和评分，自动生成个性化的推荐列表，提升用户体验。大模型的强大分析能力能够帮助企业更好地理解客户需求，从而优化产品和服务。

4. 语言翻译与跨语言交流：大模型可以用于自然语言翻译，帮助不同语言的用户进行有效沟通。例如，在国际会议或多语言社交平台中，大模型可以实时翻译发言内容，使与会者能够理解并参与讨论。这种跨语言的交流能力有助于促进国际合作和理解，消除语言障碍。

5. 数据分析与洞察挖掘：大模型可以处理大量的数据，并从中提取出有价值的洞察。例如，在金融行业，某投资公司利用大模型分析市场数据和新闻报道，以便识别投资机会和潜在风险。大模型的强大计算能力和分析能力能够为企业提供实时的市场趋势分析，帮助决策者做出更明智的选择。

6. 教育与个性化学习：在教育领域，大模型可以为学生提供个性化的学习体验。例如，某在线教育平台利用大模型分析学生的学习进度和偏好，自动推荐相应的学习资源和课程。大模型能够根据学生的反馈调整学习计划，从而提高学习效果，满足不同学生的需求。

原文转自 微信公众号@玄姐聊AGI