【必学收藏】大模型核心技术精讲：MoE架构、LoRA微调与RAG增强技术全解析

本文系统介绍大模型五大核心技术：Transformer与MoE混合专家架构、LoRA系列高效微调方法、传统RAG与Agentic RAG对比、五种Agentic AI设计模式及RAG系统的文档分块策略。内容覆盖从基础架构到应用优化的完整技术链，为开发者提供大模型理解、微调与实用的全面指导，是学习大模型技术的必读收藏资料。

1、Transformer 与 LLM 中的混合专家（MoE）

如上图，左边是传统Transformer的结构；右边是基于Mixture of Experts（MoE）的 Transformer 改进结构。

两者前半部分基本相同，主要区别出现在Decoder Block中的前馈网络（Feed Forward Network）部分。

📌 技术原理：

Transformer是一种神经网络结构，基于“自注意力机制”（Self-Attention），擅长处理序列数据（如文本）。
Transformer 的基本结构包括：多头注意力机制 + 前馈网络 + 残差连接 + LayerNorm。
MoE（Mixture of Experts）是一种结构改进，它在原始的前馈层（FFN）中插入多个“专家子网络”：

每个专家网络都是一个小的 MLP。
通过一个门控函数（gating function）决定每个 token 激活哪些专家。
只激活一小部分专家，节省计算资源。

⚙️ 工作原理：

输入 token 被编码后进入 Transformer 层。
在 MoE 层，门控机制会判断：哪个 token 更适合哪个“专家”。
每个 token 只传给几个（通常是 2 个）专家处理。
专家输出加权合并，进入下一层。
提高了参数规模，同时大大降低了推理计算量。

✅核心对比总结

项目	标准 Transformer	Mixture of Experts（MoE）
FFN	单一共享 FFN	多个专家 FFN，动态选择
计算量	所有 token 都计算完整 FFN	每个 token 只激活一小部分专家
参数规模	参数有限，易扩展受限	可大规模扩展参数，仍保计算高效
应用场景	通用场景	超大规模语言模型（如 GPT-MoE）

2、微调 LLM 的 5 种方法

这张图展示了微调大语言模型（LLM）的 5 种常见方法，都是在原模型权重冻结不变的前提下，添加少量可训练参数，以实现高效低成本微调的技术方案。我们逐一讲解每种方法的原理与差异：

🧠 背景知识：为什么要用这些技术？

传统的 LLM 微调需要训练数百亿参数，非常耗费资源。LoRA 系列方法通过只训练少量附加参数，让微调变得高效、便宜且更易迁移。

✅ 1. LoRA（Low-Rank Adaptation）

🔧 原理：

在不修改原模型参数 WWW 的前提下，用两个小矩阵：

对其进行低秩更新。

🧩 关键点：

只训练 A、B 两个小矩阵（参数少，效率高）
原始权重 W 保持冻结
应用于 Q/K/V/W 的线性层

✅ 2. LoRA-FA（Feature-Aware LoRA）

🔧 原理：

与 LoRA 类似，也是插入两个低秩矩阵 A、B，但加入了特征感知（Feature-Aware）机制。

🧩 特点：

A、B 会根据输入特征动态调整；
更适用于复杂任务中，提升泛化能力；
类似条件适应（conditional adaptation）。

✅ 3. VeRA（Vector-based Rank Adaptation）

🔧 原理：

VeRA 使用可训练向量（而不是矩阵）来构造 A、B，从而进一步减少参数量。

🧩 特点：

A、B 向量通过哈希或随机映射扩展为矩阵；
进一步压缩参数；
适合边缘设备部署；
参数共享机制强。

✅ 4. Delta-LoRA

🔧 原理：

在 LoRA 的基础上，引入原始权重变化的残差（delta）建模：

其中：

🧩 特点：

不仅训练 LoRA 部分，还拟合权重变化；
综合了显式残差与隐式低秩；
精度提升但略增加训练成本。

✅ 5. LoRA+（LoRA Plus）

🔧 原理：

几乎与原始 LoRA 一样，但更新规则改进，为矩阵 B 提供更大的学习率（因为它影响更大）。

🧩 特点：

训练更新时对 A、B 使用不同的学习率；
更高效训练、更快收敛；
效果通常优于原始 LoRA。

📊 5种方法总结对比表

方法	参数数量	训练速度	精度	原理特点
LoRA	少	快	好	低秩矩阵更新
LoRA-FA	中	中	较好	输入特征感知
VeRA	极少	极快	一般	向量构造矩阵
Delta-LoRA	多	慢	更好	加入权重残差
LoRA+	少	快	更好	更优更新策略

RAG 与 Agentic RAG 对比

如上图清晰地对比了两种RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成方法：

✅ 上半部分：传统 RAG
🤖 下半部分：Agentic RAG（Agent 驱动的增强型 RAG）

🧠 背景科普：什么是 RAG？

RAG 是一种将外部知识库（如文档、数据库）与大语言模型（LLM）结合的技术。它通过“先检索再生成”的方式，让模型不依赖记忆就能回答问题。

✅ 一、Traditional RAG 的原理（上半部分）

步骤流程：

文档编码
通过嵌入模型（如 OpenAI Embedding 或 Sentence-BERT）将文档转换为向量。
构建向量索引
把这些向量保存到向量数据库（如 FAISS、Pinecone、Weaviate）。
用户提问编码
将用户的查询转成向量表示。
相似度检索
在向量数据库中查找与 query 向量最相近的文档。
拼接上下文
把相似文档与 query 一起作为 prompt 提供给大模型。
输入 LLM
大模型结合用户问题和外部知识，生成答案。
输出最终结果

🤖 二、Agentic RAG 的原理（下半部分）

特点：像一个思考的智能体（Agent）一样，不断反思、决策、修正和补充信息。

步骤流程：

输入初始 query
Agent 重写问题
让问题更适合检索或回答（增强 clarity & intent）。
评估是否需要更多细节？
Agent 自主判断这个问题是否需要进一步搜索。
若不需要→ 直接生成答案（见步骤 9-11）
若需要→ 继续下一步：
Agent 判断最佳信息来源
比如选择：向量数据库 / API / 实时网页 / 内部文档等。
选择合适的 source 进行搜索
检索上下文
与 updated query 一起输入 LLM
模型生成回答
Agent 评估回答是否相关、有用
若 YES → 输出最终结果
若 NO → 重新开始 → 调整 query，继续反馈闭环

🧩 对比总结：

维度	Traditional RAG	Agentic RAG
是否具备自我调节能力	❌ 不具备	✅ 具备（可判断信息是否充分）
query 是否会优化	❌ 一次性输入	✅ 可动态重写、细化 query
检索来源	通常只支持向量数据库	可使用向量库、API、互联网等多源
回答质量控制	❌ 无反馈闭环	✅ 有判断机制，不满意可反复查找
使用场景	简单问答、静态知识	高准确性要求、动态信息检索场景

🧠 总结：

Traditional RAG = 静态问答机器人
Agentic RAG = 会思考的搜索助手 + 问答机器人

5 种常见的 Agentic AI 设计模式

这张图介绍了五种最流行的代理AI设计模式，它们分别是：反射模式、工具使用模式、React模式、规划模式和多代理模式。以下是每种模式的工作原理：

**1.反射模式（Reflection Pattern）**‌：

用户提出问题（Query）。
LLM（大型语言模型）生成答案（Generate）。
系统将生成的答案反射回LLM，以进行迭代改进（Iterate），生成更理想的初始输出。

**2.工具使用模式（Tool Use Pattern）**‌：

用户提出问题（Query）。
LLM进行推理（Reason），并调用相应的工具。
工具执行操作并返回结果，供用户查看。

**3.React模式（ReAct Pattern）**‌：

用户提出问题（Query）。
LLM进行推理（Reason）。
根据推理结果，代理执行相应的操作（Action），如与数据库交互或调用API，最终将结果返回给用户。

‌4.**规划模式（Planning Pattern）**‌：

用户定义任务（Planner）。
系统生成执行这些任务所需的代码或指令。
如果不需要执行单个任务，则通过代理（ReAct Agent）执行这些任务，并将结果返回给用户。

**5.多代理模式（Multi-agent Pattern）**‌：

用户提出问题（Query）。
前端代理（FM agent）将问题分配给不同的代理，如设计代理（DesignTime agent）、开发运维代理（DevOps agent）和技术负责人代理（Tech lead agent）。
每个代理执行相应的任务，并将结果整合后返回给用户。

模式名称	优点	缺点
‌反射模式‌	通过用户反馈实现输出迭代优化，显著提升生成内容准确性	需要多次交互迭代，响应时间较长，用户体验可能受影响
‌工具使用模式‌	通过调用外部API扩展能力边界，可处理复杂结构化数据场景	依赖第三方工具稳定性，错误传递风险较高，需维护多个接口文档
‌React模式‌	推理与执行闭环设计，适合需要实时数据更新的交互场景	流程链路复杂度较高，调试定位问题困难，资源消耗较大
‌规划模式‌	支持任务自动分解与代码生成，适合大规模流程自动化场景	任务拆解可能偏离预期，需人工校验中间结果，维护成本较高
‌多代理模式‌	分布式协同工作机制，具备横向扩展能力，可并行处理异构任务	代理间通信成本较高，需额外设计协调机制，系统架构复杂度陡增1

RAG 的 5 种分块方法

上图是《5种 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的切分策略（Chunking Strategies）》，用于将文档拆分为更适合大模型处理的“块”，以提高检索增强生成（RAG）的效果。下面是图中五种策略的逐一讲解：

1）Fixed-size chunking（固定长度切分）

原理：将文本按固定长度（如字数或token数）切分，每个chunk长度一致，可能有重叠。
例子：

Chunk 1: “Artificial intelligence is transforming technology”
Chunk 2: “transforming technology and shaping the future”

优点：简单高效，易于实现。
缺点：可能会打断语义结构，不利于理解上下文。

2）Semantic chunking（语义切分）

原理：首先按句子或段落划分，然后基于语义相似度（如余弦相似度）将相近的部分聚成一个chunk。
步骤：

分句或分段。
依次合并相似内容直到相似度骤降。
开始下一个chunk。

优点：chunk 更具语义完整性，有助于更准确的检索。
缺点：计算复杂度较高。

3）Recursive chunking（递归切分）

原理：按主题或段落初步划分后，对超过最大chunk大小的部分继续递归切分。
步骤：

按大段落或主题初步切分。
判断是否超过chunk大小限制。
若超过，继续细分，直到合适为止。

优点：平衡了结构完整性与大小限制。
缺点：可能出现不均匀的chunk大小。

4）Document structure-based chunking（基于文档结构切分）

原理：利用文档固有结构（如标题、引言、小节、结论）进行切分。
步骤：

根据格式化结构切分：如标题、引言、各节。
每部分作为一个chunk。
若部分太大，再结合递归切分处理。

优点：保留了清晰的逻辑结构，适合正式文档。
缺点：依赖文档格式标准化，不适用于非结构化文本。

5）LLM-based chunking（基于大模型的切分）

原理：直接将原始文档输入大模型，由其智能生成最合适的语义chunk。
步骤：

输入文档给LLM。
让LLM基于语义、结构、自定义规则等生成chunk。

优点：高智能性、灵活性强，能自适应各种内容。
缺点：计算资源消耗大，可能不可控。

🧠总结建议：

策略	是否推荐用于正式文本	是否保留语义完整性	实现难度
Fixed-size chunking	❌	❌	⭐
Semantic chunking	✅	✅	⭐⭐⭐
Recursive chunking	✅	✅	⭐⭐
Structure-based	✅✅	✅✅	⭐⭐
LLM-based chunking	✅✅✅	✅✅✅	⭐⭐⭐⭐

如你正在做文档类RAG项目，推荐结构化切分 + 递归切分或语义切分；若你对效果要求极高、资源充足，可以尝试LLM-based chunking。

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