怎么看AI大模型（LLM）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱，RAG，AGI 的不同形态？
怎么看AI大模型（LLM）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱，RAG，AGI 的不同形态？
2024年5月28日修改
前言
在 AI 人工智能时代，智能体将会是未来最主流的大模型应用方式？人人都有机会通过智能体，解锁成为【超级个体】。
在人工智能的快速发展中，LLM、Agent、知识库、向量数据库()、RAG（检索增强生成）、知识图谱以及AGI（人工通用智能()）等概念和技术不断涌现，其共同推动着人工智能技术的进步和应用场景的拓展！
从智能体定义到实际应用，在多次体验各个智能体系之旅的前提下，简单谈谈一点 IDea！本文将分别介绍这些概念和技术，并探讨它们在实现AGI的不同形态中所扮演的角色。
接下来，我们先来看看这些在 AI 生态里面的 概念&定义->
大模型（LLM）
大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。
去年，大语言模型及其在人工智能领域的应用已成为全球科技研究的热点，其在规模上的增长尤为引人注目，参数量已从最初的十几亿跃升到如今的一万亿。参数量的提升使得模型能够更加精细地捕捉人类语言微妙之处，更加深入地理解人类语言的复杂性。
在过去的一年里，大语言模型在吸纳新知识、分解复杂任务以及图文对齐等多方面都有显著提升。随着技术的不断成熟，它将不断拓展其应用范围，为人类提供更加智能化和个性化的服务，进一步改善人们的生活和生产方式。
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