三层模型混合架构：提升RAG系统效率的最佳实践指南！

本文提出创新的大中小三层模型混合架构，大模型(72B/32B以上)负责意图识别与请求解析，中模型(7B/8B)负责工具调度与Agent调用，小模型(0.6B)负责上下级推理与研判，通过智能协同工作机制为RAG系统带来前所未有的效能提升，显著提高响应速度与结果准确性，特别适用于高并发场景和复杂任务处理。

程序员王饱饱

475人浏览 · 2025-09-09 14:42:15

程序员王饱饱 · 2025-09-09 14:42:15 发布

简介

开启智能新时代

在人工智能技术飞速发展的今天，如何平衡模型性能与响应速度成为行业关键挑战。我们创新性地提出混合模型架构，将大、中、小三种规模模型有机结合，通过智能协同工作机制，为RAG系统带来前所未有的效能提升。

架构设计

融合Agent的架构设计巧妙地结合了以大模型驱动的入口规化Agent为起点，通过工具和内部Agent协同，具备问题改写、文件检索、文件内容、全文检索、联网检索、短期记忆、运行状态监控、关联判断、汇总输出和数据分析等功能的问题模块以及外部Agent，形成了一个有机的整体，共同推动RAG系统的智能化进程。

重点功能亮点：

联网搜索：智能实时的信息获取

系统可实时接入互联网，获取最新信息，确保回答的时效性与准确性，尤其适用于动态信息查询和实时数据分析场景。

—数据分析：多层次智能处理

内置强大的数据处理与可视化能力，可对结构化与非结构化数据进行深度挖掘与分析，为用户提供洞察与决策支持。

三层模型协同作战

系统采用“大-中-小”三层模型协同架构，每一层各司其职，共同保障系统的高效与精准运行。

大模型（72B/32B以上）：意图识别与请求解析

大模型负责精准识别用户意图，深度解析复杂请求，确保任务理解的准确性与上下文的一致性，为后续处理奠定坚实基础。

中模型（7B/8B）：工具调度与Agent调用

中模型承接大模型的输出，一次性分配所有所需工具或Agent调用，高效协调系统资源，确保任务执行的连贯性与效率。

小模型（****0.6B）

：上下级推理与研判****

小模型通过轻量级推理机制，对中模型的输出进行快速研判与修正，显著提升系统响应速度与结果准确性，尤其适用于高并发场景。

智能新时代，因混合模型而更强大

大、中、小模型的有机结合，使得融合Agent系统在面对复杂多变的任务时，展现出强大的智能与灵活性。无论是在文档处理、数据分析还是专业领域辅助工作中，三层模型各展所长、协同作战，都能提供精准、高效的服务，极大提升用户体验与工作效率。

AI大模型从0到精通全套学习大礼包

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！

如果你也想通过学大模型技术去帮助就业和转行，可以扫描下方链接👇👇
大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！
在这里插入图片描述

01.从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
在这里插入图片描述

02.AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

在这里插入图片描述

03.学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

在这里插入图片描述

04.大模型面试题目详解

在这里插入图片描述

05.这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

在这里插入图片描述