产品经理的市场变了，超级多视线关注在AI方向，但我发现很多人分不清最基础的RAG和Agent的区别，更别提什么量化、蒸馏这些模型优化技术了。
说实话，不懂这些，做AI产品就是瞎指挥。
这篇文章，我把10个核心概念掰开了揉碎了讲。每个概念都会告诉你：是什么、怎么跑、落地时候要注意啥。
强烈建议收藏，常看常新。
另外，文末给大家准备了一整套原型库和PRD模板，文末有操作流程。
RAG 检索增强生成
RAG全称是Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成。
很多人问，大模型不是什么都知道吗？为啥还要检索？
停一下。大模型确实见多识广，但有两个致命硬伤。
第一，知识有截止日期。GPT-4的训练数据到2023年4月，你问它2024年的事，它只能瞎编。第二，私有知识它压根不知道。你公司的内部文档、产品手册、客户数据，这些从来没喂给过模型。
RAG的核心思路是：先搜、再问、后答。
具体怎么跑？分三步。
第一步，建索引。把你的文档切成小块，每块大概几百字。然后用Embedding模型把文字变成向量，存进向量数据库。这一步是离线做的，提前准备好。
第二步，检索。用户提问的时候，先把问题也变成向量，然后去向量库里找最相似的几个文档块。相似度怎么算？通常用余弦相似度。找到的这几块文档，就是外部知识。
第三步，生成。把用户问题和检索到的文档拼在一起，丢给大模型。模型基于真实材料生成答案，而不是凭空瞎编。
这套机制解决了两个大问题。一是时效性。企业可以实时更新知识库，不用重新训练模型。二是可控性。答案有据可查，出了问题能追溯到源文档。
但RAG不是万能的。检索质量直接决定回答质量。如果检索出来的文档不相关，模型再强也没用。
Agent 智能体
Agent这个词用得太滥了。很多人把能对话的AI都叫Agent，这完全搞错了。
Agent的核心特征是：自主决策、工具调用、任务分解。
说白了，普通聊天机器人是「你问什么我答什么」，Agent是「你给个目标，我自己想办法搞定」。
传统大模型是个超级大脑，但没有手脚。你让它查天气，它只能告诉你「我没法上网」。Agent给这个大脑装上了手脚，让它能调用外部工具：搜索引擎、数据库、API、甚至控制浏览器。
Agent的运行逻辑是一个循环：感知 -> 思考 -> 行动 -> 观察结果 -> 再思考。
这里面有个关键概念叫ReAct框架，全称是Reasoning + Acting。核心思想是让模型在采取行动之前先想一想，把思考过程也说出来。
Agent的难点在哪？规划能力。复杂任务需要拆成很多步，模型容易迷失方向。错误恢复。某一步失败了，怎么优雅地回退或换个方案？成本控制。每次思考和行动都要调用模型，Token成本蹭蹭涨。
Function Calling 函数调用
Function Calling是Agent的基础能力之一，但很多人分不清两者的关系。
简单说，Function Calling是「一次调用一个工具」，Agent是「自主规划调用多个工具完成任务」。
Function Calling解决的是：让模型能够以结构化的方式调用外部函数。
现在的Function Calling是模型原生支持的能力。你先告诉模型有哪些函数可以用，每个函数的参数是什么。模型理解用户意图后，直接输出JSON格式的函数调用请求。
流程是这样的。第一步，定义函数Schema。第二步，用户提问。第三步，模型决策输出JSON。第四步，后端执行函数。第五步，结果回传给模型生成自然语言回复。
重点来了。模型并不真的执行函数，它只是生成调用请求。真正执行的是你的后端代码。
Chain of Thought 思维链
CoT全称Chain of Thought，思维链。这个概念2022年谷歌提出的，直接让大模型的推理能力上了一个台阶。
核心思想极其简单：让模型把思考过程说出来。
以前问模型数学题，模型直接蹦答案。用CoT：让模型一步步说推理过程。
看起来只是多写几个字？不，这背后有深刻的道理。大模型本质上是预测下一个Token。当它直接预测答案时，相当于用一步完成整个推理。问题一复杂就容易出错。但如果让它分步推理，每一步都是简单预测，累计起来就能解决复杂问题。
实际使用的时候，有几种触发方式。Few-shot示例，在Prompt里给几个带推理过程的例子。直接指令，加一句「请一步步思考」。
Vector Database 向量数据库
向量数据库是RAG的底座，也是语义搜索的核心组件。
传统数据库存的是结构化数据，查询靠SQL。向量数据库存的是向量，查询靠相似度计算。
什么是向量？就是一串数字。比如[0.1, -0.3, 0.8, …]这种。Embedding模型能把任何东西变成向量：文字、图片、音频都行。
关键在于，语义相近的东西，向量也相近。
这就是向量数据库牛的地方：它做的是语义搜索，不是关键词匹配。
向量数据库的核心挑战是：快。你存了1亿条向量，用户一提问就要在这1亿里找最相似的Top10。所以向量数据库都会建ANN索引，用一些巧妙的数据结构，牺牲一点点精度换取百倍千倍的速度。
量化 Quantization
量化是模型压缩的核心技术之一。核心思路极其简单：降低数字的精度。
大模型的参数存储用的是浮点数。常见的是FP16，也就是16位浮点数。一个参数占2字节。7B模型有70亿参数，光存参数就要14GB显存。
量化做的事是：把FP16降到INT8甚至INT4。INT8是8位整数，一个参数只占1字节，显存直接砍半。INT4更狠，4位整数，0.5字节，显存砍到四分之一。
精度降了，性能会不会崩？这就是量化技术的精髓：用各种技巧把精度损失降到最低。
量化分两大类。训练后量化PTQ，模型训练好之后直接转换精度。量化感知训练QAT，在训练过程中就模拟量化的影响。
蒸馏 Distillation
蒸馏是模型压缩的另一个大方向。核心思路：用大模型教小模型。
大模型参数多，效果好，但跑起来慢、成本高。小模型参数少，快是快了，但效果差。蒸馏的目标是：训练一个小模型，让它达到大模型的效果。
怎么做？传统的训练方式用硬标签Hard Label，图片是猫标签是1。蒸馏用的是软标签Soft Label，看大模型输出的概率分布。
比如大模型看一张图，输出：猫95%、狗3%、其它2%。这个概率分布本身就包含了丰富的信息。小模型学的不只是答案，还有大模型的判断逻辑。
这里有个关键参数叫温度T。T越大输出越平滑，能放大不同选项之间的差异，让小模型学到更细腻的知识。
LoRA 低秩适配
LoRA全称Low-Rank Adaptation，低秩适配。这是目前最火的高效微调方法，没有之一。
问题背景是什么？大模型参数太多了。7B模型有70亿参数，全量微调要更新所有参数，显存根本扛不住。
LoRA的核心思想：不改原始参数，加一个小旁路。
原始模型的权重矩阵是W，维度是d×k。微调时不动W，旁边加两个小矩阵A和B。A的维度是d×r，B的维度是r×k。r叫做秩，通常设成8、16、32这种小数字。
全量微调要更新d×k个参数。LoRA只更新d×r + r×k个参数。如果r远小于d和k，参数量能降几十甚至上百倍。
为什么低秩能work？研究发现，微调时模型的变化主要集中在一个低维子空间里。
剪枝 Pruning
剪枝是最直观的模型压缩方法：把不重要的参数直接删掉。
核心假设：神经网络里有大量冗余参数。这个假设是有道理的。训练时为了学到更多模式，参数会过量。训练完之后很多参数的值接近0，删了也不影响效果。
剪枝分两大类。非结构化剪枝，逐个参数判断重不重要，不重要的置零。问题是硬件不擅长处理稀疏矩阵。结构化剪枝，整行整列整层地删，对硬件友好。
怎么判断参数重不重要？最简单的：看绝对值大小。值越接近0越不重要。进阶一点：看敏感度。
剪枝通常不是一次性完成的。常见流程：训练 -> 剪枝 -> 微调 -> 再剪枝 -> 再微调。
推理加速
推理加速是工程侧的核心议题。模型再强，跑不快就没法上线。
加速手段可以分几个层面。
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