大模型核心技术解析：收藏这份指南，轻松掌握AI新势力！
当我们谈论DeepSeek、ChatGPT等大模型的时候，总是被一堆术语给绕晕。
比如RAG、Agent、MCP、Function Calling……它们之间到底是什么关系？
如果把大语言模型（LLM）比作一个刚出生的天才大脑，那么这些技术就是后天给它安装的感官、手脚和记忆系统。
- Transformer：大模型的核心技术
Transformer是一种深度学习模型架构，也是目前绝大多数大语言模型的基础。
简单来说，Transformer解决的问题是：
如何让AI理解一句话中不同信息之间的关系。
比如：“小明把苹果放在桌子上，然后他离开了。”
人类可以很自然地知道这里的“他”指的是小明。
但是对于机器来说，它需要分析前后的关系才能判断。
Transformer中的Attention（注意力机制），就是帮助模型找到一句话中哪些信息更加重要。
目前主流的大模型，例如GPT、Claude、DeepSeek，本质上都是基于Transformer架构发展出来的。
Transformer决定了AI的大脑结构。
而LLM，就是基于这个结构训练出来的大脑。
- LLM：大语言模型，AI的大脑
LLM（Large Language Model）中文叫大语言模型。
它是通过大量文本、代码、图片等数据训练出来的模型，可以理解人类语言，并生成内容。
比如你问AI：“Spring Boot如何实现文件上传？”
LLM可以分析你的问题，然后生成代码、解释实现思路。
现在比较常见的大语言模型：
GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、通义千问等。
但是LLM也有一个明显的问题：
它虽然知道很多公开知识，但是不知道你的业务数据。
比如你的库存数量、订单信息、客户资料、企业内部文档。
这些内容模型并不知道。
所以企业想真正使用AI，还需要RAG、Function Calling等技术，让AI连接真实业务。
- Token：AI理解文字的基本单位
大多数人都以为AI可以直接理解一句话。
实际上，大模型看到文字后，会先把内容拆成一个个Token。
比如：“我喜欢学习AI”
模型可能会拆成：
我 / 喜欢 / 学习 / AI
这些拆分出来的小单位，就是Token。
因为计算机无法直接理解文字，所以需要先把文字转换成数字，然后进行计算。
整个过程大概是：文字 → Token → 数字 → 模型计算。
Token的数量也会直接影响模型能力。
比如8K上下文、32K上下文、128K上下文，本质上说的是模型一次能够处理多少Token。
- Embedding：让AI理解文字背后的含义
Embedding中文叫向量化。
它解决的问题是如何让计算机理解文字之间的关系。
比如“苹果手机”和“iPhone”，两个词完全不同，但是人知道它们表达的是同一个东西。
Embedding会把文字转换成一组数字向量，让AI能够判断它们之间的相似程度。
这也是为什么现在AI可以实现语义搜索、智能推荐、知识库查询。
比如企业知识库中有10000份文档，用户问一个问题，系统可以通过Embedding找到最相关的几篇资料。
- Prompt：告诉AI应该怎么做
Prompt就是提示词。
大多数人觉得AI不好用，其实很多时候不是模型能力不够，而是不知道怎么去描述需求。
比如你跟AI说：“帮我写一篇文章。”
这个需求太广了，AI根本不知道写给谁？什么风格？多少字？
但如果你换成：
“你是一名Java技术专家，请写一篇Spring Boot性能优化文章，面向初级程序员，加入实际代码案例。”
AI输出的质量就会明显提升。
Prompt通常包含角色、任务、背景、要求，它决定了AI如何理解你的需求。
- Context：AI当前能够看到的信息
Context叫上下文，就是AI当前这一轮对话能够获取的信息。
比如你前面告诉AI：“我是Java开发，目前负责ERP系统。”
后面继续问：“这个接口应该怎么设计？”
AI可以结合前面的信息进行回答。这些之前的信息，就是Context。
但是Context有一个限制，它只能保存有限的信息。
如果对话太长，早期内容可能会被丢弃，所以这时候还需要用到Memory。
- Memory：让AI拥有长期记忆
Memory就是AI记忆能力。
比如它知道你是一名Java开发，知道你正在做ERP系统，知道你喜欢代码示例等等。
下一次交流时，AI可以直接基于这些信息提供服务。
未来个人AI助手为什么会越来越智能？
很大原因就是因为它拥有了Memory。
- RAG：给AI挂一个企业知识库
RAG（Retrieval Augmented Generation），中文叫检索增强生成，它解决的是如何让AI知道企业自己的数据。
虽然LLM拥有大量通用知识，但是它并不知道你的公司业务，比如产品资料、订单数据、技术文档、库存信息等。
如果直接问AI：“我们公司的某个产品库存是多少？”它其实无法回答。
RAG的方式是，先把企业资料建立成知识库。
当用户提问时，系统先搜索相关内容，再把这些资料交给LLM，让AI结合知识库生成答案。
比如用户问：“帮我查一下SKU001现在库存多少？”
系统先查询库存数据，然后AI整理成自然语言回复。
简单点理解就是：RAG = 大模型 + 企业知识库。
目前很多企业AI应用，本质上都是通过RAG让大模型具备业务知识。
- Search：让AI获取实时信息
Search就是搜索能力。
很多人会疑惑，既然LLM已经学习了大量知识，为什么还需要搜索？
原因是大模型学习的是过去的数据，而现实世界一直在变化，比如新闻、股票价格、最新技术文档、商品信息等，这些内容模型可能并不知道。
加入Search之后，AI可以主动访问互联网、数据库或者其他数据源，获取最新信息后再生成答案。
Search让AI从“知道过去”，变成“可以了解现在”。
- Function Calling：让AI真正调用工具
Function Calling解决的问题是：如何让AI不只是回答问题，而是真正执行任务。
大模型本身只能生成文字，它并不能直接访问你的数据库，也不能直接调用你的业务系统。
比如用户说：“查询订单100011。”AI只能告诉你它无法访问订单系统。
但是有了Function Calling之后，AI可以判断，用户需要查询订单信息。
然后调用后端提供的接口：
queryOrder("100011")
接口返回订单状态后，AI再把结果转换成人能理解的话：
“你的订单100011目前正在运输中，预计明天送达。”
所以，Function Calling就是让AI拥有调用函数、API和业务接口的能力。
它解决的是AI知道该做什么，并且能够调用对应程序完成动作。
- MCP：让AI知道有哪些工具可以使用
MCP（Model Context Protocol），中文叫模型上下文协议。
很多人容易把MCP和Function Calling混淆，因为它们都和AI调用工具有关。
简单来说可以理解为：MCP像一本工具说明书，告诉AI有哪些工具以及如何使用；Function Calling像真正拿起工具去完成工作。
比如一个AI助手需要连接多个系统，如果没有MCP，开发者需要一个个告诉AI每个工具是什么、怎么调用。
MCP提供了一套统一标准，让外部工具可以主动向AI描述自己的能力，比如有哪些功能、需要什么参数。
当AI需要完成任务时，通常是两者配合使用：MCP负责告诉AI“有哪些工具可以用”。
Function Calling负责“调用其中某个工具执行操作”。
所以Function Calling解决“怎么调用工具”，MCP解决“如何统一连接和管理大量工具”。
- Workflow：让AI按照流程完成任务
Workflow就是工作流。它解决的问题是：如何让AI稳定完成一个复杂任务。
比如自动生成销售报告，可以设计固定流程：
先查询销售数据，再分析销量变化，然后生成报告，最后发送给负责人。
这些提前设计好的步骤，就是Workflow。
相比让AI自由发挥，Workflow更加稳定，适合企业中流程明确的业务，比如审批、报表生成、数据分析等。
Workflow就是给AI设计一套工作流程。
- Agent：能够自主工作的AI
Agent中文叫智能体。
普通聊天机器人是：你问，它回答。
而Agent是：你提出目标，它自己规划步骤并完成任务。
比如你说：“帮我分析今年销售情况。”
一个Agent可能会自动查询数据库、整理数据、分析趋势、生成报告。
它最大的特点是AI不只是提供答案，而是能够主动完成任务。
所以Agent可以理解成一个能够工作的AI员工。
- Skill：给AI增加专业能力
Skill就是技能。
一个Agent本身能力有限，但是可以通过增加Skill扩展能力。
比如代码Skill，让AI能够开发程序，数据分析Skill，让AI处理业务数据，搜索Skill，让AI获取外部资料。
可以把Skill理解成人类员工接受培训后的专业能力。
一个普通员工经过培训，可以成为程序员、分析师、销售顾问。
AI也是一样。
有人可能会觉得Skill不就是Prompt吗？
Skill和Prompt确实很像，他们最大的区别就是：
Prompt是告诉AI“这一次应该怎么做”，而Skill是给AI“长期增加一种能力”。
- LangChain：开发AI应用的框架
LangChain是一个帮助开发者构建大模型应用的开发框架。
开发AI应用时，需要连接很多东西：
LLM模型、Prompt、RAG知识库、工具调用、Agent等。
LangChain就是帮助开发者把这些能力组合起来。
如果说Spring Boot帮助Java开发者快速开发Web应用，那么LangChain就是帮助开发者快速构建AI应用。
当然，现在除了LangChain，还有LangGraph、Spring AI、Dify等方案。
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