对于刚接触大模型开发的小白、程序员来说最困惑的莫过于“怎么用大模型”“如何避免AI瞎胡说”“不同场景该选哪种调用方式”。今天这篇文章就把大模型最核心的3种调用模式讲透重点拆解能解决AI幻觉、适配多场景的RAG技术结合实用选型指南新手也能快速上手建议收藏备用避免后续找不到先给大家避个坑我们平时用大模型时经常遇到“模型一本正经说假话”的情况这就是行业里说的「幻觉Hallucination」。之所以会出现这种问题核心原因是所有大模型的知识都局限于其训练数据——训练数据截止到某个时间点且无法覆盖所有私有、小众领域的知识缺乏真实知识支撑时就会根据语言规律“合理胡说”这也是目前所有大模型的共性痛点。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RAG3.1 什么是RAGRAGRetrieval 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RAGAgentic 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RAG3.3 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-tuningRAG混合使用RAGFine-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如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取