收藏备用！大模型3种调用模式详解，重点吃透RAG技术（小白/程序员入门必看）
对于刚接触大模型开发的小白、程序员来说，最困惑的莫过于“怎么用大模型”“如何避免AI瞎胡说”“不同场景该选哪种调用方式”。今天这篇文章，就把大模型最核心的3种调用模式讲透，重点拆解能解决AI幻觉、适配多场景的RAG技术，结合实用选型指南，新手也能快速上手，建议收藏备用，避免后续找不到！
先给大家避个坑：我们平时用大模型时，经常遇到“模型一本正经说假话”的情况，这就是行业里说的「幻觉（Hallucination）」。之所以会出现这种问题，核心原因是所有大模型的知识都局限于其训练数据——训练数据截止到某个时间点，且无法覆盖所有私有、小众领域的知识，缺乏真实知识支撑时，就会根据语言规律“合理胡说”，这也是目前所有大模型的共性痛点。
一、概述
所谓幻觉（Hallucination），是模型在缺乏真实知识支撑时，会根据语言统计规律“合理地胡说”。 这个问题几乎存在于所有的大模型中，因为模型的知识都停留在训练数据里。
二、三种智能体的调用模式
当我们要基于大模型做一个问答系统时，通常可以有三种模式选择：简单问答、function calling，还有RAG。
2.1 一问一答模式
即简单的基于提示词 Prompt，这是最基础的应用方式，它局限于大模型的基础训练能力，适用于简单交互和信息获取。
2.2 工具调用模式
即 Function Calling，通过标准化接口调用内外部工具，支持API串联执行复杂任务，适用于数据分析自动化等复杂处理场景。
一个典型的 Function Calling 流程如下。
2.3 RAG模式
即检索增强模式，结合向量数据库构建个性化知识库，实现私有数据与大模型融合，在指定范围内进行学习和训练，避免出现大模型幻觉。
三、RAG介绍
下面我们展开说说，到底什么是RAG？
3.1 什么是RAG
RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合大型语言模型（LLM）与外部知识检索的人工智能架构。它可以最大限度减少人工智能的“幻觉”，提供最新的信息。
通用的 RAG 微调方法，由Lewis 等人在 2021 年的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中作了首次介绍。
RAG可以解决的问题包括：
- 减少AI幻觉：回应基于检索到的事实，最大限度降低AI带来的幻觉和假象
- 提供最新信息：访问当前最新数据，克服用静态数据集训练模型的局限
- 定制化：允许集成特定领域的知识和信息
- 精准：提供更可靠、更符合实际需要的应答
- 透明：提供引用来源，让答案具有可验证性和可信度
3.2 RAG 架构
常见的RAG架构有下列几种：
- Naive RAG：最原生、最基础的 RAG 架构
- Retrieve-and-rerank：在Naive RAG基础上增加了重排序模块
- Multimodal RAG：支持多模态数据（文本、图像、视频等）的检索与生成
- Graph RAG：基于图数据库的检索与生成
- Hybrid RAG：混合多种检索生成技术（如向量检索+关键词检索+图检索）的RAG
- Agentic RAG (Router)：通过智能路由器（基于LLM）动态分配至不同模块进行检索与生成
- Agentic RAG (Multi-Agent RAG)：多个智能体协同处理任务，整合生成结果的RAG
3.3 RAG的使用场景
RAG是一种增强大模型检索与生成能力的方法，可以说是一种弥补现阶段大模型能力不足的补救手段。一旦基础大模型的能力增强了，RAG就不见得还要用上。
那么，我们应该在什么时候使用RAG，什么时候不用RAG呢？
在使用大语言模型LLM构建应用程序时，主流的增强和调优手段包括：
- 提示词工程（Prompt engineering）
- 微调（Fine-tuning）
- RAG
- 混合使用（RAG+Fine-tuning）
如图所示，这里有两个关键的决策要素：
第一，你是否需要外部知识，比如你的私域知识、特定专业领域的经验等。
第二，你是否需要调优模型，比如改变模型的行为、词汇、写作风格等。
也就是说：
- 如果你有自己的知识库，你可以用RAG来增强模型的输出
- 你可以用微调（Fine-tuning）来改变模型的结构，这可以改变模型的输出表现
- 如果你既没有自定义知识库，也不想改变行为，用提示词工程就够了
- 如果你既要有自定义知识库，又要改变模型结构，可以使用混合方法（RAG + Fine-tuning）
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