图解AI核心技术：大模型、RAG、智能体、MCP
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原文中文，约3100字，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文介绍了AI中的核心技术，包括混合专家（MoE）与Transformer的比较、微调大模型的五种方法（如LoRA、VeRA等），以及改进RAG系统的智能体设计模式。智能体通过自我评估和规划提高输出质量，MCP协议优化了工具的访问和使用。
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关键要点
- 混合专家（MoE）架构使用不同的专家来改进Transformer模型，推理速度更快。
- 微调大模型的五种方法包括LoRA、LoRA-FA、VeRA、Delta-LoRA和LoRA+，每种方法都有其独特的优点。
- 传统RAG系统在检索和生成过程中存在适应性差的问题，无法动态搜索更多信息。
- Agentic RAG通过引入智能体行为，增强了RAG系统的稳健性，确保输出与目标一致。
- Corrective RAG（CRAG）通过自我评估检索到的文档，提高生成响应的相关性。
- 智能体设计模式包括反射模式、工具使用模式、ReAct模式、规划模式和多代理模式，提升了LLM的输出质量。
- MCP（模型上下文协议）改变了AI工作流程，优化了工具的访问和使用，支持跨多个代理的协作。
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延伸问答
混合专家（MoE）架构与Transformer模型有什么区别？
混合专家（MoE）使用不同的专家来改进Transformer模型，推理速度更快，因为在推理过程中只选择部分专家，而Transformer使用的是前馈网络。
微调大模型的五种方法有哪些？
微调大模型的方法包括LoRA、LoRA-FA、VeRA、Delta-LoRA和LoRA+，每种方法都有其独特的优点。
传统RAG系统存在哪些问题？
传统RAG系统在检索和生成过程中适应性差，无法动态搜索更多信息，且无法通过复杂查询进行推理。
什么是Agentic RAG，它如何改进传统RAG？
Agentic RAG通过引入智能体行为，增强了RAG系统的稳健性，确保输出与目标一致，能够主动思考任务并进行迭代。
Corrective RAG（CRAG）是如何提高生成响应的相关性的？
Corrective RAG通过自我评估检索到的文档，保留相关上下文，从而提高生成响应的相关性。
MCP（模型上下文协议）如何改变AI工作流程？
MCP优化了工具的访问和使用，支持跨多个代理的协作，使得工具的定义和使用更加标准化。
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