5.3 大模型应用开发的4个场景

场景1：纯 Prompt
Prompt是操作大模型的唯一接口
当人看：你说一句，ta回一句，你再说一句，ta再回一句…

场景2：Agent + Function Calling
Agent：AI 主动提要求
Function Calling：需要对接外部系统时，AI 要求执行某个函数
当人看：你问 ta「我明天去杭州出差，要带伞吗？」，ta 让你先看天气预报，你看了告诉ta，ta
再告诉你要不要带伞

场景3：RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG：需要补充领域知识时使用
Embeddings：把文字转换为更易于相似度计算的编码。这种编码叫向量
向量数据库：把向量存起来，方便查找
向量搜索：根据输入向量，找到最相似的向量
举例：考试答题时，到书上找相关内容，再结合题目组成答案

场景4：Fine-tuning(精调/微调)
举例：努力学习考试内容，长期记住，活学活用。

如何选择相关技术
面对一个需求，如何开始，如何选择技术方案？下面是个常用思路：