深度解析AI大模型架构→训练→推理核心技术全景图

本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。文中我还会插入一些针对该知识点更详细的技术文档，自行领取，以便帮助大家更好的学习。

最近看到很多人对MCP/RAG/Agent/Cache/Fine-tuning/Prompt/GraphRAG 都分不清楚，今天我将通过图文，为你讲解其核心技术与实践原理，希望对你们有所帮助。

一、大模型核心架构演进

1.1 函数调用 & MCP（模型上下文协议）

• ​​传统方案​​：预定义工具链导致灵活性差，错误传播风险高
• ​​MCP突破​​：
• 动态上下文感知路由（Context-Aware Routing）
• 工具并行调用机制（Parallel Tool Invocation）
• 自修复工作流（Self-Correcting Pipeline）

1.2 Transformer到MoE架构进化

• ​​核心创新​​：
• 稀疏激活：每次推理仅激活2-4个专家（如Mixtral 8x7B）
• 专家专业化：每个专家学习不同领域知识（代码/数学/语言）
• 吞吐量提升：相同参数量下推理速度提升6倍

二、大模型训练技术全景

2.1 四阶段训练体系

ps：这里顺便给大家分享一个大模型微调的实战导图，希望能帮助大家更好的学习，粉丝朋友自行领取：《大模型微调实战项目思维导图》

2.2 蒸馏技术应用

LLM 不仅从原始文本中学习；它们也相互学习：

• Llama 4 Scout 和 Maverick 是使用 Llama 4 Behemoth 训练的。
• Gemma 2 和 3 是使用谷歌专有的 Gemini 训练的。
• 蒸馏帮助我们做到这一点，下面的图描绘了三种流行的技术。

三、RAG架构演进路线

3.1 传统RAG vs 智能体RAG

3.2 HyDE解决方案

• ​​效果对比​​：
• HotpotQA数据集：传统RAG准确率58% → HyDE达到76%
• 关键机理：通过假设文档弥合问题与答案的语义鸿沟

四、推理优化关键技术

4.1 KV缓存机制

• ​​性能收益​​：
• 128K上下文：推理延迟降低4.8倍
• 显存占用减少37%（通过FP8缓存量化）

4.2 提示工程三大技术

1. ​​思维链（CoT）​​
2. ​​自洽性（Self-Consistency）​​：生成多条推理路径 → 投票选择最佳答案
3. ​​思维树（ToT）​​

五、智能体系统设计框架

5.2 智能体设计模式

AI 智能体行为允许 LLM 通过自我评估、规划和协作来完善其输出！

这张图描绘了构建 AI 智能体时采用的 5 种最流行设计模式。

六、技术架构选择指南

1. ​​数据敏感型场景​​：Fine-tuning + 私有化部署
2. ​​知识密集型场景​​：GraphRAG + 知识图谱
3. ​​高并发场景​​：MoE架构 + KV缓存优化
4. ​​复杂任务场景​​：Agent架构 + 多工具编排

作者总结：未来通过MCP协议实现智能体工具动态编排，结合GraphRAG解决复杂知识推理，配合MoE架构提升推理效率，将会形成新一代大模型应用开发范式。各位朋友可根据具体场景需求，组合这些技术构建高性能AI系统。好了，本期分享就到这里，如果对你有所帮助，记得告诉身边有需要的朋友。点个小红心，我们下期见。