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在大模型应用开发中，智能体的搭建是核心环节，而调用模式的选择直接决定了应用的性能、准确性和适用场景。本文将深入拆解基于大模型构建智能体的三种核心调用模式，重点聚焦RAG检索增强生成技术的原理、架构与落地场景，同时为开发者（含小白）梳理模型增强手段的选择逻辑，助力高效解决大模型幻觉问题，提升应用落地效果。

本文将进一步介绍智能体要如何搭建起来。

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）

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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