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大模型技术生态全景解析：从基础组件到AGI的演进之路

目录

  1. 技术演进脉络与核心定位
  2. 大语言模型：智能生态的基石
  3. 知识增强体系：RAG与知识库
  4. 功能扩展机制：函数调用与Agent
  5. 数据存储革命：向量数据库与知识图谱
  6. 技术协同范式：AGI的实现路径
  7. 典型应用场景与案例解析
  8. 未来挑战与发展趋势

1. 技术演进脉络与核心定位

1.1 技术生态图谱

大语言模型
知识增强
功能扩展
RAG
知识库
函数调用
Agent
向量数据库
知识图谱
AGI

1.2 核心定位对比

技术组件 功能定位 核心价值
大语言模型 基础推理引擎 语言理解与生成能力
RAG 动态知识增强 实时信息整合
函数调用 工具连接接口 扩展模型功能边界
Agent 任务执行实体 复杂问题分解与执行
知识库 领域知识容器 专业化知识沉淀
向量数据库 非结构化数据管家 高效语义检索
知识图谱 结构化关系网络 逻辑推理支持
AGI 智能系统终极目标 通用问题解决能力

根据Gartner 2025报告，企业AI项目中87%已采用RAG技术，65%部署了Agent系统。

2. 大语言模型：智能生态的基石

2.1 技术特征

  • 参数规模：从GPT-3的1750亿到GPT-4的1.8万亿参数，实现语义理解跃迁
  • 训练成本：训练GPT-4消耗4500万美元算力资源，需1万张A100显卡
  • 核心突破：
    • 上下文窗口扩展至128K tokens（Claude 3）
    • 多模态理解能力（GPT-4o支持图文交叉分析）

2.2 能力边界

35% 25% 20% 15% 5% 大模型能力分布 语言生成 知识记忆 逻辑推理 工具调用 自主决策

数据来源：OpenAI技术白皮书

关键局限：缺乏实时知识更新机制，无法直接操作外部系统

3. 知识增强体系：RAG与知识库

3.1 RAG技术架构

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