AI时代的新星：智能体的崛起与挑战

随着AI人工智能技术的不断发展，一些领域有关的概念和缩写总是出现在各种文章里，像是Prompt Engineering、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等等，但是这些技术和概念也的的确确在AI大模型的发展中扮演着至关重要的角色。

Prompt Engineering：一种与大语言模型交互的方式，通过有效的Prompt激发模型的最佳表现。作为微调和RAG技术的基础，优化模型效果。

Agent（智能体）：基于大模型推理结果，结合工具触发行为和交互的实体。具备自主感知、决策和执行任务的能力。

Function Calling：模型调用特定函数的能力，包括内置和用户自定义函数。增强模型处理特定任务的能力。

RAG（检索增强生成）：集成检索与生成能力的技术，提供实时数据增强。提升信息查询和生成的质量。

Fine-Tuning（微调）：通过特定领域数据优化预训练模型，提升特定任务性能。定制化功能和领域知识学习。

知识库：符合特定业务需求的垂直或内部知识库。包括离线知识数据向量化和在线知识检索返回。

向量数据库：存储和查询向量数据的系统，适用于非结构化数据。高效存储、索引和搜索。

知识图谱：使用图结构存储和表示知识的数据库。通过语义抽取技术，组织成图结构。

AGI（通用人工智能）：具有广泛认知能力的AI系统，能在多个领域表现智能行为。关键特征包括自主学习、跨领域能力、理解复杂概念。

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