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news 2025/8/11 3:48:56
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大模型应用场景 业务架构和技术架构
为什么我们要理解业务架构和技术架构
嵌入式ai embeded   Ai Copliot Aiagent

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   ai embedded只是实际上在某个业务环节上 把ai 融入进去 例如手机拍照加美颜效果 他整体流程是不变化的
我传统模式不变 利用大模型帮我们提升效率 比如说自动化流水线 其实整体流程没有发生改变 只是在某个环节上嵌入ai,我们的效率就会大幅度提升，比如说客户服务做智能客户的时候会用到
场景 对于一些基本问题做一些自动回复， 传统的服务系统中间嵌入我们的ai的技术 这是比较简单而且比较典型的架构
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Ai Copllot  我在每一个环节都嵌入ai, 人和ai能够干的事情基本是对半开的
也就是ai作为一个辅助工具  我们ai会有一些结果。ai可以提供一些建议和决策 做一些技术支持 提供一些解决方案
如果我们需要一些技术支持的领域 使用这种模式是很好的
决策权还是在人身上的 他只是可以帮助人干一些事情

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第三种agent ai占比很多的 他具备一定的决策能力 人干的事情就少一些

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一般客服系统的话 会很好利用agent
以上是业务架构的简单剖析，我们现在学一些大模型技术架构

只有懂业务 然后我才会选择合适的业务模型，比如说我在什么场合下选择那种业务架构  要结合自己的需求比如说企业--->短期快速提供智能化产品的话 就是Embedded模式
长期用户和ai互动 Coplit模式
业务 如果高度自动化的 时候  要减少人工的干预 采用Agent的形式我们的根据自己的应用场景来筛选合适的业务模型
{1.提示词的设计 2.微调的技巧 3. 知识库的增强}
关于大模型有哪些技术模型

大模型的技术架构 1.promt 最简单的对话方式
个人对话 应用程序给大模型一个promt  大模型回复一个response
简单的对话场景 我们可以用promt技术交互，但是如果我要做一个复杂的架构，就 比较吃力了

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应用程序发一个promt给这个大模型 触发大模型的agent  return  Calling回调告诉应用程序 线上要调用那个函数ai要求执行那个函数

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Rag微调  首先第一个Rag是什么
我把知识和答案一起给大模型
通用的大模型，他是不懂你企业数据的
我只需要吧我们的知识库进行更新就可以了
Rag 数据不太稳定 需要我们实时更新的  就要用rag
微调  如果你要专属的风格 比如说想要模型拥有特定的语言常识  
微调可以把我们的角色风格 表达形式写进我们的模型底层 这个东西rag是做不到的

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