简介

本文通过12张动图全面剖析AI大模型应用核心技术，包括MCP、LLM训练阶段、推理提示词技巧、模型蒸馏、微调方法、Transformer架构、RAG技术、AI智能体设计以及KV缓存等。作者分享干货内容并预告免费直播，助力读者快速成长为AI大模型应用新架构师。

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本文通过 12 张动图全面剖析 MCP、RAG、Agent、Cache、Fine-tuning、Prompt、GraphRAG 等 AI 大模型应用核心技术。

下文我们详细剖析之。

一、12张动图全面剖析 AI 大模型应用核心技术

1、函数调用和 MCP 在 LLM 中的应用

在 MCP 流行之前，AI 大模型应用工作流程依赖于传统的函数调用来访问工具。

现在，MCP（模型上下文协议）正在改变开发者为 AI 智能体构建工具访问和编排的方式。

2、从头开始训练 LLM 的四个阶段

这张图涵盖了从零开始构建 LLM 并将其应用于现实世界的四个阶段。

这些阶段包括：

• 预训练
• 指令微调
• 偏好微调
• 推理微调

3、LLM 中的三种推理提示词技巧

使 LLM 应用如此强大的不仅仅是它们准确预测下一个 token 的能力，还有它们通过推理得出答案的能力。

这张图涵盖了三种流行的提示词技巧，帮助 LLM 在回答之前更清晰地思考。

4、使用其他 LLM 训练 LLM（蒸馏）

LLM 不仅从原始文本中学习；它们也相互学习：

• Llama 4 Scout 和 Maverick 是使用 Llama 4 Behemoth 训练的。
• Gemma 2 和 3 是使用谷歌专有的 Gemini 训练的。
• 蒸馏帮助我们做到这一点，下面的图描绘了三种流行的技术。

5、LLM 中的监督与强化微调

RFT 让我们可以将任何开源 LLM 转变为推理强国，而无需任何标记数据。

这张图涵盖了监督微调和强化微调之间的区别。

6、Transformer 与专家混合模型

专家混合模型（MoE）是一种流行的架构，它使用不同的“专家”来改进 Transformer 模型。

专家就像前馈网络，但比传统 Transformer 模型中的网络小。

7、传统 RAG 与智能体 RAG

简单的 RAG 检索一次并生成一次，它不能动态搜索更多信息，也不能通过复杂查询进行推理。

此外，适应性很小。LLM 无法根据手头的问题修改其策略。

智能体 RAG 解决了这个问题。

8、5 种 AI 智能体设计模式

AI 智能体行为允许 LLM 通过自我评估、规划和协作来完善其输出！

这张图描绘了构建 AI 智能体时采用的 5 种最流行设计模式。

9、AI 智能体系统的 5 个级别

AI 智能体系统不仅仅是生成文本；它们做出决策、调用函数，甚至运行自治工作流程。

这张图解释了 AI 智能体的 5 个级别——从简单的响应者到完全自治的 AI 智能体。

10、传统 RAG 与 HyDE

传统 RAG 系统的一个关键问题是，问题与答案在语义上不相似。因此，在检索过程中，由于余弦相似度高于实际包含答案的文档，会检索到几个不相关的块。

HyDE （Hypothetical Document Embeddings）假设文档嵌入技术通过首先生成一个假设性的回答来解决这个问题。

11、RAG 与图 RAG

回答需要全局上下文的问题对于传统 RAG 来说很困难，因为它只检索最相关的前 k 块。

图 RAG 通过图结构使其更加健壮，这有助于它构建长距离依赖关系，而不是 RAG 中发生的局部文本分组。

12、KV 缓存

KV 缓存是一种用于加速 LLM 推理的技术。

简而言之，我们不是冗余地计算所有上下文 tokens 的 KV 向量，而是缓存它们。这在推理过程中节省了时间。

二、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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