【AIGC】AI时代你必须储存的AI知识

引言

在AI时代中，新一轮变革貌似会渗透到生活的每一个角落，影响我们每一个人。在变革中不被淘汰的最佳选择就是选择拥抱变革，AI时代中不管你是普通人还是互联网行业者，储备AI知识甚至是抓住每一个能泡进AI池子的机会都是很重要的。脚踏实地，一步一个脚印，本文会继续介绍一些AI入门知识，帮助你更好地理解AI相关名词。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

RAG是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的AI技术。传统的生成模型通常依赖于预训练的参数来生成文本，而RAG则通过在生成过程中引入外部知识库的检索结果，来增强模型的生成能力。

简单来说，你在跟模型沟通的时候，它是不知道你的信息的，你需要把对应信息提供给模型，这样模型才能正确回答你。例如：询问公司的晋升机制，模型无法获取你的公司的思域信息，是无法正确回答的，而利用RAG就可以对公司私域的数据库进行检索，并将对应的知识跟着prompt一起发送给模型，这样模型就能获取到对应的私域信息，便可以最大程度地回答问题。

工作原理
检索阶段：模型首先从外部知识库中检索与输入相关的信息。

生成阶段：模型利用检索到的信息和输入数据，生成最终的输出。

优势
提高准确性：通过引入外部知识，RAG可以生成更准确和可靠的输出。

减少幻觉：RAG可以减少模型生成不准确或不真实输出的现象。

应用场景
问答系统：RAG可以用于构建更智能的问答系统，通过检索相关知识来回答用户的问题。

文本生成：RAG可以用于生成更高质量的文本，如新闻报道、技术文档等。

GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）

GraphRAG是RAG的一种扩展，它通过引入图结构来增强检索和生成过程。图结构可以更好地表示实体之间的关系，从而提高检索的准确性和生成的效果。

对于RAG来说，只能对文档的某个部分进行搜索，比如对于三国演义这本书，你询问桃园三结义的是谁，RAG可以从书中找到对应的片段并回答你，但如果你周瑜老婆的姐姐的老公是谁，RAG就无法回答了，因为书中没有直接的描述，而graphRAG可以通过图结构进行推理，找到周瑜老婆的姐姐的老公是谁。简单来说GraphRAG是对于文档进行了整个关系结构的构造，可以查询结点与结点之间的关系。

工作原理
图构建：首先构建一个包含实体和关系的图结构。

图检索：在检索阶段，模型利用图结构来检索与输入相关的实体和关系。

图生成：在生成阶段，模型利用检索到的图信息和输入数据，生成最终的输出。

优势
更好的关系理解：图结构可以更好地表示实体之间的关系，从而提高模型的理解和生成能力。

更强的推理能力：graphRAG可以通过图结构进行更复杂的推理，生成更高质量的输出。

应用场景
知识图谱：graphRAG可以用于构建和应用知识图谱，通过图结构来表示和推理知识。

复杂问答：graphRAG可以用于处理更复杂的问答任务，通过图结构来理解和回答复杂问题。

Agent（智能体）

Agent是指在AI系统中具有自主决策能力的实体。Agent可以根据环境的变化和任务的需求，自主地执行任务和做出决策。

工作原理
感知：Agent通过传感器感知环境的状态。

决策：Agent根据感知到的信息和任务目标，做出决策。

执行：Agent执行决策，改变环境的状态。

优势
自主性：Agent可以自主地执行任务和做出决策，减少人工干预。

适应性：Agent可以根据环境的变化和任务的需求，动态调整策略。

应用场景
机器人：Agent可以用于控制机器人，执行复杂的任务，如自动驾驶、工业自动化等。

游戏AI：Agent可以用于开发智能游戏角色，提供更具挑战性的游戏体验。

Workflow（工作流）

Workflow是指在AI系统中定义和执行一系列任务的过程。Workflow可以帮助组织和管理复杂的AI任务，确保任务的顺序和依赖关系得到正确处理。

单个模型能做的事很少，但是通过Workflow（工作流）把他们串起来能做的事就很多，再加上其他可以使用的工具，就能形成AI Workflow,可以解决很多复杂的工作。

工作原理
定义任务：首先定义需要执行的任务和任务之间的依赖关系。

执行任务：按照定义的顺序和依赖关系，执行任务。

监控和调整：监控任务的执行情况，并根据需要进行调整。

应用场景
复杂任务场景：Workflow可以将复杂的人物拆成多个流程去解决，达到化繁为简的结果。

多模态（Multimodal）

多模态是指在AI系统中同时处理多种类型的数据（如文本、图像、音频等）的技术。多模态技术可以综合利用不同类型的数据，提高模型的表现和应用范围。

我们刚才是接触的模型基本都是文本模型，意味着无法识别图像、音频等，而现在随着模型厂家的内卷，基本大部分都已经实现了多模态。

工作原理
数据融合：将不同类型的数据进行融合，生成统一的表示。

模型训练：利用融合后的数据，训练多模态模型。

任务执行：利用训练好的多模态模型，执行任务。

优势
增强表现：多模态技术可以综合利用不同类型的数据，提高模型的表现。

扩展应用：多模态技术可以扩展模型的应用范围，处理更复杂的任务。

应用场景
图像描述生成：多模态技术可以用于生成图像的描述，结合图像和文本信息。

语音识别：多模态技术可以用于语音识别，结合音频和文本信息。

结语

AI技术的快速发展带来了许多新的概念和术语，掌握这些基础知识对于理解和应用AI技术至关重要。本文介绍了RAG、graphRAG、Agent、Workflow、多模态等关键概念，帮助你在AI时代更好地储存和应用这些知识。随着AI技术的不断进步，掌握这些基础知识将使你更好地应对未来的挑战和机遇。