“ 別再混淆了！RAG、Agent是“發動機”，智能問答、生成工具才是“車”——一文講透大模型的技術與應用場景 ”

做了這么長時間的人工智能應用，慢慢發現很多人到現在還分不清哪些是技術，哪些是應用場景，甚至很多時候會把這兩個不同的東西混為一談。

首先我們要明確一件事，人工智能是一項技術，然后利用這些技術去解決實際問題，而解決的這些問題是應用場景；技術本身是沒有價值的，技術價值的體現就是在其應用場景。

技術與應用

為什么必須區分“技術”與“應用”？

很多人談論AI時，經常分不清技術和應用場景的區別，這樣會導致很多問題；首先是溝通不明，其次是找錯了方向，明明認真學了但是怎么和實際操作不一樣。比如常把“我們用RAG做了個系統”和“我們有個智能客服應用”混為一談，導致溝通不清、方向不明。

事實上，技術和應用的區別就是車和發動機的區別：“技術是發動機，應用是整輛車”。

• RAG、Agent、AIGC 是不同類型的“發動機”和“傳動系統”。
• 智能問答、文案生成、代碼助手是不同功能的“車”（轎車、卡車、跑車）

比如說，企業需要一個智能客服系統，這個是應用；而我們可以用RAG技術來實現這個智能客服系統，但我們也可以不用RAG技術。也就是說場景是確定的，但技術是可選擇的。

這就類似于存儲數據是所有系統的需求，但具體我使用什么樣的數據庫，緩存，或者文件都可以。

詳解“技術”——大模型的三大核心引擎

1. RAG - 知識增強引擎

• 是什么：外接知識庫，讓大模型獲取實時、準確、私有的信息。
• 解決痛點：大模型的“幻覺”問題、知識陳舊、無法處理內部數據。
• 核心過程：檢索 → 增強 → 生成。
• 簡單比喻：給大模型配了一個“超級外接硬盤和搜索引擎”。

2. AIGC - 內容生成引擎

• 是什么：利用AI進行內容創作的各類技術總稱。
• 解決痛點：自動化、個性化、大規模地生成文本、圖像、音頻、視頻。
• 核心能力：文生文、文生圖、圖生文、音視頻生成等。
• 簡單比喻：一個“全能的數字藝術家和作家”。

3. Agent - 任務自治引擎

• 是什么：能夠理解復雜指令、規劃步驟、調用工具并執行任務的大模型應用。
• 解決痛點：處理多步驟復雜任務，超越單純的對話和生成。
• 核心能力：規劃、記憶、工具使用。
• 簡單比喻：一個“擁有思考和執行能力的AI助理”，它不僅能回答問題，還能幫你完成訂機票、寫報告等具體任務。

詳解“應用”——技術驅動的四大核心場景

1. 智能問答與客服

• 場景描述：企業知識庫問答、智能客服機器人、產品技術支持。
• 核心技術：RAG確保答案準確、源自企業知識庫；Agent可處理復雜查詢流程。

2. 內容生成與創意工具

• 場景描述：AI寫作助手、營銷文案生成、社交媒體圖片視頻制作、代碼開發。
• 核心技術：AIGC 是核心驅動力。

3. 智能體與應用自動化

• 場景描述：自動數據分析報告、AI模擬面試官、自動完成軟件操作流程。
• 核心技術：Agent 是核心，它可能結合使用 RAG 獲取數據，使用 AIGC 生成報告。

4. 搜索與信息檢索增強

• 場景描述：新一代搜索引擎、企業內部信息查找平臺。
• 核心技術：RAG 是基礎架構，用于提升搜索的相關性和準確性。

融合與展望 - 技術與場景的化學反應

融合：一個優秀的AI應用往往是多項技術的結合。例如，一個“智能投研Agent” = Agent（規劃任務）+ RAG（獲取最新財經數據）+ AIGC（生成投資報告）。

• 未來趨勢：簡要展望，技術會越來越模塊化、專業化，而應用場景會越來越垂直和深入，最終像水電煤一樣成為各行各業的基礎設施。

當然除了以上內容之外，大模型還有很多其它的技術和應用場景，如

技術類：反饋學習，強化學習，訓練微調等

場景類：文案助手，旅行助手，自動化生產等

總之，區分技術和場景能夠讓我們更好地理解大模型的技術體系和應用體系，以及找到技術與應用場景的結合點。

本文轉載自???AI探索時代?? 作者：DFires