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随着 AI 大模型技术的持续进步，大模型的技术框架经历了不断优化与革新。本文我们将细致解析四种关键的大模型技术结构：纯粹 Pompt 提示词法、Agent + Function Calling 机制、RAG（检索增强生成）以及 Fine-tuning 微调技术。每种架构各具特色，适用于不同的场景，接下来将逐一剖析它们的特性和应用场景。
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纯 Prompt：构建对话的直观交互模式
当用户输入一个 Prompt 查询时，该查询会被发送到路由转发模块，而路由转发模块则扮演着对输入 Prompt 进行分类的角色。
纯 Prompt 提示词架构可视为 AI 大模型交互的最初步、最直接形式。它模仿了人与人交谈的过程：你提出一个问题或发表一句评论，AI 大模型即刻响应，继而对话延续。该方法的优点在于其简洁明了，无需高级配置或特殊调用过程。
应用场景：若向 AI 大模型询问“端午节去哪里旅游？”，AI 大模型能即刻给出回复。这种模式适合处理简易的对话情境，但对于复杂任务则可能显现其局限性。
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Agent + Function Calling：主动提问与函数调用
在 Agent + Function Calling 架构中，AI 大模型不仅被动回答问题，还主动提问以获取更多信息，并通过函数调用来完成特定任务。比如：你问 AI 大模型“端午节去哪里玩”，AI 大模型可能会先反问你有几天假期，通过了解更多背景信息来提供更准确的建议。
应用场景：这种架构适用于需要多轮交互和功能执行的复杂场景，比如：智能家居控制、客户服务等。AI 大模型不仅能够理解用户需求，还能主动引导对话和调用具体功能来解决问题。
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RAG（检索增强生成）：结合向量数据库进行检索
RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构融合了 Embeddings 技术和向量数据库的威力。Embeddings 过程把文本转化成高维空间中的向量形式，优化了相似性比较，而这些精炼的向量则储存在高效的向量数据库中，旨在实现高效的检索。面对一个新的查询时，RAG 系统依据查询向量，在向量数据库里匹配最相近的向量，继而提取相关数据。
应用场景：假设在备高考阶段遇到某个难题，利用 RAG 架构，系统能即时在庞大的学习资源中定位到与问题紧密相关的资料片段，并据此构建出精确的答案，极大地提升了资料检索的速度与精确度，为学习效率带来革命性的飞跃。
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Fine-Tuning：深入学习与长期记忆
微调（Fine-Tuning）作为一种技术手段，用于对大模型预训练后进一步精细化调整，旨在通过面向特定任务或领域实施额外训练，使大模型能够深刻吸收并灵活运用这部分专项知识，实现技能的“精进”。此法与前述 RAG 方法的差异在于，它能够让 AI 大模型在特定领域能展现出更高的专业性和准确性。
应用场景： 在诸如医疗诊断、法律咨询服务等精度与专业知识要求极高的场景下，微调技术大显身手。经过微调的 AI 大模型系统，能够提出更为精准、值得信赖的建议与服务，从而在专业领域内发挥出核心价值。
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如何选择技术路线？
面对一个具体的业务场景，如何选择技术方案？下面的流程图给出架构选型的参考思路。
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