技术还是场景？为大模型能力画一张“地图”：详解RAG、AIGC、Agent如何驱动千行百业

做了这么长时间的人工智能应用，慢慢发现很多人到现在还分不清哪些是技术，哪些是应用场景，甚至很多时候会把这两个不同的东西混为一谈。

首先我们要明确一件事，人工智能是一项技术，然后利用这些技术去解决实际问题，而解决的这些问题是应用场景；技术本身是没有价值的，技术价值的体现就是在其应用场景。

为什么必须区分“技术”与“应用”？

很多人谈论AI时，经常分不清技术和应用场景的区别，这样会导致很多问题；首先是沟通不明，其次是找错了方向，明明认真学了但是怎么和实际操作不一样。比如常把“我们用RAG做了个系统”和“我们有个智能客服应用”混为一谈，导致沟通不清、方向不明。

事实上，技术和应用的区别就是车和发动机的区别：“技术是发动机，应用是整辆车”。

• RAG、Agent、AIGC 是不同类型的“发动机”和“传动系统”。

• 智能问答、文案生成、代码助手是不同功能的“车”（轿车、卡车、跑车）

比如说，企业需要一个智能客服系统，这个是应用；而我们可以用RAG技术来实现这个智能客服系统，但我们也可以不用RAG技术。也就是说场景是确定的，但技术是可选择的。

这就类似于存储数据是所有系统的需求，但具体我使用什么样的数据库，缓存，或者文件都可以。

详解“技术”——大模型的三大核心引擎

1. RAG - 知识增强引擎

• 是什么：外接知识库，让大模型获取实时、准确、私有的信息。

• 解决痛点：大模型的“幻觉”问题、知识陈旧、无法处理内部数据。

• 核心过程：检索 → 增强 → 生成。

• 简单比喻：给大模型配了一个“超级外接硬盘和搜索引擎”。

• 是什么：利用AI进行内容创作的各类技术总称。

• 解决痛点：自动化、个性化、大规模地生成文本、图像、音频、视频。

• 核心能力：文生文、文生图、图生文、音视频生成等。

• 简单比喻：一个“全能的数字艺术家和作家”。

• 是什么：能够理解复杂指令、规划步骤、调用工具并执行任务的大模型应用。

• 解决痛点：处理多步骤复杂任务，超越单纯的对话和生成。

• 核心能力：规划、记忆、工具使用。

• 简单比喻：一个“拥有思考和执行能力的AI助理”，它不仅能回答问题，还能帮你完成订机票、写报告等具体任务。

详解“应用”——技术驱动的四大核心场景

1. 智能问答与客服

• 场景描述：企业知识库问答、智能客服机器人、产品技术支持。

• 核心技术：RAG 确保答案准确、源自企业知识库；Agent 可处理复杂查询流程。

• 场景描述：AI写作助手、营销文案生成、社交媒体图片视频制作、代码开发。

• 核心技术：AIGC 是核心驱动力。

• 场景描述：自动数据分析报告、AI模拟面试官、自动完成软件操作流程。

• 核心技术：Agent 是核心，它可能结合使用 RAG 获取数据，使用 AIGC 生成报告。

• 场景描述：新一代搜索引擎、企业内部信息查找平台。

• 核心技术：RAG 是基础架构，用于提升搜索的相关性和准确性。

融合与展望 - 技术与场景的化学反应

融合：一个优秀的AI应用往往是多项技术的结合。例如，一个“智能投研Agent” = Agent（规划任务）+ RAG（获取最新财经数据）+ AIGC（生成投资报告）。

• 未来趋势：简要展望，技术会越来越模块化、专业化，而应用场景会越来越垂直和深入，最终像水电煤一样成为各行各业的基础设施。

当然除了以上内容之外，大模型还有很多其它的技术和应用场景，如

技术类：反馈学习，强化学习，训练微调等

场景类：文案助手，旅行助手，自动化生产等