图解AI核心技术：大模型、RAG、智能体、MCP-开发者社区

简介

本文整理了来自Daily Dose of Data Science最热门或最新的文章，其中极具特色的动图以生动形象的方式，帮助我们更好的理解AI中的一些核心技术，希望能够帮助大家更好的理解和使用AI。

大模型

Transformer vs. Mixture of Experts

混合专家 (MoE) 是一种流行的架构，它使用不同的“专家”来改进 Transformer 模型。
下图解释了它们与 Transformers 的区别。

Transformer 使用前馈网络。
MoE 使用专家，它们是前馈网络，但与 Transformer 中的网络相比规模较小。在推理过程中，会选择一部分专家。这使得 MoE 中的推理速度更快。

Fine-tuning LLMs

传统的微调（如下图所示）对于 LLM 来说是不可行的，因为这些模型具有数十亿个参数并且大小为数百 GB，并且并非每个人都可以使用这样的计算基础设施。

值得庆幸的是，今天我们有许多最佳方法来微调 LLM，下面描述了五种流行的技术：

LoRA ：添加两个低秩矩阵 A ，以及 B包含可训练参数的权重矩阵。无需进行微调W，只需调整这些低秩矩阵中的更新即可。
LoRA-FA ：虽然 LoRA 显著减少了可训练参数的总量，但它仍然需要大量的激活记忆来更新低秩权重。LoRA-FA（FA 代表 Frozen-A）会冻结矩阵，A并且仅更新矩阵B。
VeRA ：在 LoRA 中，每一层都有一对不同的低秩矩阵A和B，并且这两个矩阵都经过训练。然而，在 VeRA 中，矩阵A和B是冻结的、随机的，并在所有模型层之间共享。VeRA 专注于学习较小的、特定于层的缩放向量，记为b和d，它们是此设置中唯一可训练的参数。
Delta-LoRA ：除了训练低秩矩阵之外，W还会对矩阵进行调整，但不是以传统方式。相反，将两个连续训练步骤中低秩矩阵乘积与之间的差值（或增量）A添加B到W。
LoRA+ ：在 LoRA 中，矩阵A和B都以相同的学习率更新。作者发现，为矩阵设置更高的学习率B可以获得更优的收敛效果。

RAG（检索增强生成）

传统RAG

传统RAG系统存在以下一些问题：

这些系统检索一次，生成一次。这意味着如果检索到的上下文不够，LLM就无法动态搜索更多信息。
RAG 系统可以提供相关的上下文，但无法通过复杂的查询进行推理。如果查询需要多个检索步骤，传统的 RAG 就显得力不从心了。
适应性较差。LLM 无法根据实际问题调整策略。

Agentic RAG

Agentic RAG 的工作流程如下：

如上所示，我们的想法是在 RAG 的每个阶段引入代理行为。

我们可以把智能体想象成能够主动思考任务的人——规划、调整、迭代，直到找到最佳解决方案，而不仅仅是遵循既定的指令。LLM 的强大功能使这一切成为可能。

让我们逐步理解这一点：

步骤 1-2）用户输入查询，代理重写它（删除拼写错误，简化嵌入等）
步骤 3）另一个代理决定是否需要更多细节来回答查询。
步骤4）如果不是，则将重写的查询作为提示发送给LLM。
步骤 5-8) 如果答案是肯定的，另一个代理会查看其可以访问的相关资源（矢量数据库、工具和 API 以及互联网），并决定哪个资源有用。检索相关上下文并将其作为提示发送给 LLM。
步骤9）以上两条路径中的任意一条都会产生响应。
步骤 10）最后一个代理检查答案是否与查询和上下文相关。
步骤11）如果是，则返回响应。
步骤 12）如果不是，则返回步骤 1。此过程持续几次迭代，直到系统承认它无法回答查询。

这使得 RAG 更加稳健，因为在每一步中，代理行为都能确保个体结果与最终目标保持一致。

Corrective RAG

Corrective RAG（CRAG）是改进 RAG 系统的常用技术。它引入了对检索到的文档进行自我评估的步骤，有助于保留生成的响应的相关性。
以下是其工作原理的概述：

首先根据用户查询搜索文档。
使用 LLM 评估检索到的上下文是否相关。
仅保留相关上下文。
如果需要的话，进行网络搜索。
聚合上下文并生成响应。

RAG 的 5 种分块策略

智能体

5种智能体设计模式

Agentic behaviors允许 LLM 通过结合自我评估、规划和协作来改进他们的输出！
下图展示了构建 AI 代理时采用的 5 种最流行的设计模式。

反射模式

LLM会审查其工作以发现错误并不断迭代直到产生最终的响应。

工具使用模式

工具允许 LLM 通过以下方式收集更多信息：

查询矢量数据库
执行 Python 脚本
调用API等

这很有帮助，因为 LLM 不仅仅依赖于其内部知识。

ReAct（Reason and Action）模式

ReAct 结合了以上两种模式：

代理可以反映生成的输出。
它可以使用工具与世界互动。

这使得它成为当今使用最强大的模式之一。

规划模式

AI 不会一次性解决请求，而是通过以下方式创建路线图：

细分任务
概述目标

这种战略思维可以更有效地解决任务。

Multi-agent模式

在此设置中：

我们有几个agent。
每个agent都被分配了专门的角色和任务。
每个agent还可以访问工具。

所有agent共同努力以交付最终结果，同时在需要时将任务委派给其他agent。

智能体系统的5个等级

Agentic AI 系统不仅仅生成文本；它们还可以做出决策、调用函数，甚至运行自主工作流程。
该图解释了人工智能代理的 5 个级别——从简单的响应者到完全自主的代理。

基本响应器仅生成文本
路由器模式决定何时采取路径
工具调用选择并运行工具
多代理模式管理多个代理
自主模式完全独立运作

MCP

Function calling & MCP

在 MCP 成为主流（或像现在这样流行）之前，大多数 AI 工作流程依赖于传统的函数调用。
现在，MCP（模型上下文协议）正在改变开发人员为代理构建工具访问和编排的方式。
以下是解释函数调用和 MCP 的视觉说明：

Function calling（函数调用）

函数调用是一种机制，它允许 LLM 根据用户的输入识别它需要什么工具以及何时调用它。
它通常的工作方式如下：

LLM 收到来自用户的提示。
LLM 决定其所需的工具。
程序员实现程序来接受来自 LLM 的工具调用请求并准备函数调用。
函数调用（带有参数）被传递给处理实际执行的后端服务。

MCP（模型上下文协议）

函数调用关注的是模型想要做什么，而 MCP 关注的是如何让工具变得可发现和可用——尤其是跨多个代理、模型或平台。
MCP 无需在每个应用程序或代理中都安装硬接线工具，而是：

标准化工具的定义、托管和向 LLM 公开的方式。
使 LLM 能够轻松发现可用的工具、了解其模式并使用它们。
在调用工具之前提供批准和审计工作流程。
将工具实施与消费的关注点分开。

MCP & A2A

Agent2Agent (A2A) 协议让 AI 代理可以连接到其他代理。

MCP 为代理提供访问工具的权限。
而 A2A 允许代理与其他代理连接并以团队形式协作。

Next thing

在代理领域：

MCP 标准化了代理到工具的通信。
Agent2Agent 协议标准化了 Agent 到 Agent 的通信。

但还缺少一件东西……

AG-UI（代理-用户交互协议）标准化了后端代理和前端 UI 之间的交互层（下图绿色层）。

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L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

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