RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）与智能搜索（Intelligent Search）都是提升信息获取效率的技术，但两者的核心目标、技术架构和应用场景存在显著差异。二者并非对立，而是可协同构建更强大的信息处理系统——

传统搜索可能匹配“Python”“MySQL”关键词，但智能搜索会理解用户需要代码示例，优先返回Stack Overflow的高赞回答或官方文档片段。系统结合用户位置（北京）、时间（周末）、历史行为（曾搜索亲子活动），并通过知识图谱关联“公园”“博物馆”等实体，推荐颐和园、科技馆等结果。智能搜索之所以能够提供更加精准的结果，主要依赖于多种前沿技术的综合应用。其本质是通过算法、数据和算力的协同进化，

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了**检索（Retrieval）生成（Generation）**的混合模型架构，旨在通过引入外部知识库来增强生成模型的输出效果。它的核心思想是：在生成回答前，先从大规模文档库中检索与输入相关的信息，再将检索到的内容和原始输入结合，生成更准确、更可靠的输出。。

掩码语言建模（MLM）：随机掩盖输入文本中的部分词汇，模型通过上下文预测被掩盖的词，学习语义关联（如BERT）。· 原理：将模型拆分到多个设备，例如将不同层分配到不同GPU，通过通信传递中间结果（如Megatron-LM）。· 原理：结合数据并行和模型并行，例如在Transformer层内使用模型并行，层间使用数据并行。· 原理：为不同层分配差异化的学习率，底层使用较小学习率保留通用知识，顶层使用

选择大模型需以业务需求为核心，结合数据、资源、合规等约束，通过实验验证（如A/B测试）确定最优解。同类模型对比时，需重点关注任务表现、响应速度、成本及行业适配性。例如，在中文场景下，豆包系列因高性价比和并发能力突出，适合企业级应用；而国际模型（如GPT-4）在复杂任务中仍具优势，但成本较高。根据实际业务场景或需求选择合适的大模型，需要综合考虑任务类型、数据特性、资源限制及模型性能等多个维度。

提示词工程（Prompt Engineering）是一门通过设计和优化输入指令（Prompt）来引导大语言模型（LLM）生成高质量输出的技术。· 上下文（Context）：提供背景信息，帮助模型理解场景和用户需求（如“面向科技爱好者的科普文章”）。· 格式与语气（Format & Tone）：指定输出结构（如表格、代码块）和语言风格（如专业、活泼）。· 多模态适配：针对文本、图像等多模态输入设计提

多模态大模型是一种能够同时处理和理解。

大模型（Large Language Model, LLM）是基于海量数据预训练的深度学习模型，通常采用Transformer架构，参数规模达千亿级别。其核心优势在于通过自注意力机制捕捉长距离语义依赖，具备强大的泛化能力和上下文推理能力，可处理文本生成、翻译、问答等多样化任务。与传统AI模型不同，大模型无需针对特定任务重新设计架构，而是通过调整输入（如提示词）和微调即可适应新场景。提示词工程通过设

选择大模型需以业务需求为核心，结合数据、资源、合规等约束，通过实验验证（如A/B测试）确定最优解。同类模型对比时，需重点关注任务表现、响应速度、成本及行业适配性。例如，在中文场景下，豆包系列因高性价比和并发能力突出，适合企业级应用；而国际模型（如GPT-4）在复杂任务中仍具优势，但成本较高。根据实际业务场景或需求选择合适的大模型，需要综合考虑任务类型、数据特性、资源限制及模型性能等多个维度。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）与智能搜索（Intelligent Search）都是提升信息获取效率的技术，但两者的核心目标、技术架构和应用场景存在显著差异。二者并非对立，而是可协同构建更强大的信息处理系统——