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相关术语

提示词：

提示词就是prompt,即我们像大模型输入的提示词，优化prompt的方法就是尽量把提问的背景信息、受众群体、输出格式、语气 等等描述清楚，让大模型更加清晰的理解我们的问题，已给出准确的答案。

举例：比如我们将一篇文章，扔给大模型，告诉他，给我总结下这个文章讲的什么，字数100以内。其实这就是长文本提示词。

RAG：检索增强生成

RAG就是个人知识库，或者外置数据库，回答的更加精准，避免胡编乱造。

举例：比如你们公司的内部客服培训文档，扔给大模型。

因为长文本提示词只能对当前会话有效，而且长文本也有一定的限制，你也不可能每次对话都将所有的文章先发过去，再提问，所以RAG技术就出来了，我们先将知识库上传，大模型会根据提问的问题去找答案。这里面涉及到向量数据库的检索。这样也就避免了每次都需要发送长文本prompt的问题。

但是RAG也有缺点，需要经常维护知识库，检索速度等

微调：

就是大模型本身

掌握特定领域的知识范式，通用能力强，消耗的token少，速度快，训练成本高，特定的行业比较适合。

你可以把他理解成提示词的至尊版，普通的大模型你随便问个东西，他会给你胡编乱造，但是经过微调之后，同样的问题，它会给你非常精准的回答。

总结：提示词是基础，RAG保证精准度，模型微调保证专业性。

Agent：

Function Call：

MCP：