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从大模型到RAG 体系:AI产品经理必懂的底层技术结构解析 从大模型到AGI的一点思考

作者:admin 更新时间:2025-07-10
摘要:从大模型到RAG系统:AI产品经理必懂的底层技术结构解析 关键词:大模型、LLM、Transformer、RAG系统、语义检索、生成模型、AI产品经理、知识增强 摘要: 随着企业AI应用的加速落地,AI产品经理不仅要了解应用场景和用户体验,更需要理解模型背后的核心原理与关键机制。本文将系统解析大语言模型(LLM)的技术结构,讲解其背后的Transformer架构逻辑,并以RAG(Retrieval,从大模型到RAG 体系:AI产品经理必懂的底层技术结构解析 从大模型到AGI的一点思考

 

从大模型到RAG 体系:AI产品经理必懂的底层技术结构解析

关键词:大模型、LLM、Transformer、RAG 体系、语义检索、生成模型、AI产品经理、 智慧增强


简介:

随着企业AI应用的加速落地,AI产品经理不仅要了解应用场景和用户体验,更需要 领会模型背后的核心原理与关键机制。 这篇文章小编将将 体系解析大语言模型(LLM)的技术结构,讲解其背后的Transformer架构逻辑,并以RAG(Retrieval-Augmented Generation) 体系为例,讲清AI产品中“生成+检索”的协同机制,帮助产品经理建立起“ 领会原理 → 指导设计 → 把控能力”的工程化认知闭环。文章内容以 诚恳项目为基础,强调实战 价格,适用于希望从0到1掌握大模型产品技术逻辑的产品从业者。


目录:

一、大语言模型(LLM)的定义与演进 二、Transformer:支撑LLM的核心架构 三、LLM为何擅长“生成”,却难以“记住” 四、RAG 体系简介: 何故需要“检索增强生成” 五、RAG 体系的关键组成与 职业机制 六、产品经理 怎样定义RAG结构与能力边界 七、 诚恳项目中的RAG 体系落地挑战与解法 八、从技术 领会到产品设计:PM的能力转化路径

一、大语言模型(LLM)的定义与演进

大语言模型(Large Language Model, 简称 LLM)是指通过大规模语料训练出的具备强泛化能力的深度神经网络模型,主要应用于 天然语言 领会与生成任务。其核心特征在于:参数量巨大、训练数据广泛、泛用性强、可迁移性高。

从语言模型到通用智能助手:LLM的 进步脉络

传统语言模型阶段(2010 年前) 依赖 n-gram、词频统计等浅层语义建模,无法处理长距离依赖,表现能力有限;

深度 进修语言模型( 2024~ 2024) 代表模型如 LSTM、GRU 等,能捕捉一定语义关系,但训练与部署代价高,难以扩展;

Transformer 与预训练范式的确立( 2024) Google 提出的 Transformer 彻底改变了 NLP 的主流架构,BERT、GPT 等模型陆续涌现;

通用 LLM 阶段( 2024~至今) GPT-3、ChatGPT、Claude、文心一言、通义千问、百川等模型陆续推出,参数量级从 100 亿到 1 万亿不等,开始在问答、代码生成、写作、对话等领域落地。

LLM 的产品化转变 动向

从科研模型 → 能力封装 API 如 OpenAI 的 GPT API、百度千帆平台、阿里通义 API 等;

从单模型 → 模型调度平台 企业倾向于私有化接入多个模型能力,根据不同场景灵活调度;

从文本任务 → 多模态/多任务 体系 包括图文生成、语音识别、视觉 领会、代码生成等能力的融合。

对产品经理而言, 领会 LLM 的演化 动向有助于判断技术稳定性、推理成本、可控性与未来 进步路径,从而决定是否适合产品集成与服务结构化落地。


二、Transformer:支撑LLM的核心架构

Transformer 是由 Google 在 2024 年提出的神经网络模型架构,是目前几乎所有主流 LLM(GPT、Claude、文心等)的技术基石。其提出的“Self-Attention”机制为 LLM 赋予了超强的序列建模能力。

Transformer 相较传统模型的优势

对比维度 LSTM / RNN Transformer
并行能力 巧妙地串行结构,难以并行 全序列输入,一次性并行计算
长距离建模能力 长依赖信息难以捕捉 Self-Attention 可已关注任意远的位置
模型规模扩展性 参数数量受限,难以大规模训练 支持万亿参数级模型,硬件友好

Transformer 的核心机制

Self-Attention 机制: 模型在处理每个 token(词/字)时,都会“已关注”上下文中所有其它 token,计算注意力分布,形成对整个句子/段落的 领会。这使得它具备全局语义建模能力。

多头注意力机制(Multi-Head Attention): 每个注意力头可以从不同角度建模语义依赖, 进步表达能力。

位置编码(Positional Encoding): Transformer 本身不具备序列 觉悟,因此需要加入位置向量来保留顺序信息。

残差连接与层归一化: 加速训练、稳定梯度,使得 Transformer 可以堆叠更深的网络结构。

何故大模型选择 Transformer 架构

它天然支持超大规模训练与推理,且在 GPU/TPU 等硬件上效率高; 架构通用,适配文本、图像、音频等多模态场景; 经过微调/指令 后表现稳定,便于做“能力产品化”;

作为产品经理, 领会 Transformer 能帮助你识别模型能力的边界与瓶颈,如:

为何模型处理长文会退化?(上下文窗口限制) 为何推理成本居高不下?(Attention机制计算量大) 为何Prompt设计影响极大?(模型对输入顺序和上下文强依赖)

三、LLM为何擅长“生成”,却难以“记住”

大语言模型的强项在于生成 天然语言文本,但在需要精确记忆、特定 智慧调用或一致性判断等任务中,却常常表现不佳。这并非模型“不足够 智慧”,而是源自其结构与训练方式的天然限制。

何故 LLM 擅长生成?

训练目标决定生成能力: 大模型采用的典型训练任务为「下一个词预测」(Next Token Prediction),本质上是优化“给定前文,生成最可能的后续文本”。这让它非常擅长掌握语言风格、语法结构与通用表达逻辑。

智慧是“压缩记忆”,非结构存储: LLM 并不保存数据库式的结构化 智慧,而是通过参数压缩语料信息。这种“分布式记忆”更像人类的“模糊联想”,能模仿,但无法精确检索。

上下文窗口限制模型“认知范围”: 当前主流模型(如 GPT-4-turbo)支持的上下文最大为 128k tokens,但这依然有边界,超出范围的信息无法感知,也无法持续引用。

典型“记忆失败”场景

错引资料或虚构内容(Hallucination):

例如:生成一篇学术 简介,模型可能编造不存在的论文或引用。

跨轮对话一致性缺失:

比如用户介绍过一次公司名称,模型后续可能无法记住或记错。

特定事实记忆错误:

尝试让模型回答“ 2024年全国 作文题目”,返回可能为编造答案。

这些“弱记忆性” 难题在实际产品中会直接影响用户 信赖感、 体系稳定性和数据安全控制。

结论:大模型并非“ 智慧检索器”,更像“语言模仿器”

它善于对话生成、语言润色、逻辑编排,却不适合做结构化 智慧的精确输出。这便催生了业界对于“增强记忆与检索能力”的强烈需求,也就是下一章节要探讨的 RAG 体系。


四、RAG 体系简介: 何故需要“检索增强生成”

RAG(Retrieval-Augmented Generation)即检索增强生成,是一种融合语义检索 体系与大语言模型的混合 体系架构,旨在弥补 LLM 的“ 智慧记忆力”缺陷。

何是 RAG?

RAG 本质上是两个 体系协作完成任务:

Retriever(检索模块):

负责根据用户 难题,从 智慧库中查找语义相关文档片段; 通常使用向量检索(如 FAISS、Milvus)代替关键词检索; 语义 领会能力远强于传统全文搜索;

Generator(生成模块):

将检索到的内容与用户提问拼接后,交由 LLM 生成回答; 保证生成内容基于“外部 智慧”,降低幻觉概率;

RAG 的核心流程:

用户提问 → 文本转Embedding → 语义检索 → 返回上下文材料 → 构造Prompt → 交由LLM生成 → 返回 结局

何故产品必须考虑 RAG?

痛点 RAG 解决方案
模型记不住私有 智慧 外部 智慧库即时检索,不依赖训练
模型更新慢/训练成本高 智慧变更只需更新检索库,无需重新训练模型
内容不可控/幻觉严重 限定生成依据, 进步内容准确率与解释能力

实际应用场景

企业 智慧问答 体系:基于公司文档/流程构建 智慧库; 法律/医疗行业咨询助手:接入法规/指南等高专业文档; 智能搜索 体系:提升搜索 领会与回答质量;

产品设计启发

RAG 本质上是“模型的外脑”,通过设计合理的检索与内容交付机制,可以大幅提升 体系的可控性、可信度与数据适配能力。产品经理在推动 AI 体系落地时,应优先评估是否适合采用 RAG 架构来解决生成不准或 智慧更新频繁等 难题。

五、RAG 体系的关键组成与 职业机制

RAG 体系是将「语义检索」与「生成模型」深度融合的能力架构,目的在于解决大模型不具备结构化 智慧记忆的 难题。其整体架构虽抽象为“检索 + 生成”,但落地中需要精细化组件协同,才能构建一个真正可靠、可控的 体系。

核心组件一:Embedding 模块

功能:将文本内容(如文档、FAQ、对话历史)转化为向量,保留语义信息;

常见工具:OpenAI Embedding API、BGE(中文向量模型)、HuggingFace Transformers;

落地建议:

尽量按“段”划分内容,每段为一个索引单元; 使用统一的语种向量模型,避免中英混乱; 加入元信息(来源、 时刻、文档ID)方便后续定位。

核心组件二:向量数据库(Vector Store)

功能:存储 Embedding 向量,并支持快速语义相似度查询;

常见选择:

本地部署:FAISS(轻量)、Weaviate; 企业级部署:Milvus、Qdrant、Pinecone;

检索策略建议:

Top-K 检索+阈值过滤,确保相关内容可控; 支持“相似度 + 元信息”联合排序策略。

核心组件三:Retriever 检索模块

功能:将用户提问转为向量,在向量数据库中找到最相关的上下文内容;

高 质量能力:

多轮问答上下文注入; 查询扩展(Query Expansion); Prompt条件控制召回策略。

核心组件四:Prompt 构建器

功能:将用户 难题+检索上下文+模板说明 拼接成一个可供 LLM 处理的 Prompt;

实战建议:

控制上下文长度,避免超过 LLM 的 token 限制; 对检索内容排序与精炼,优先展示高置信度内容; 可在Prompt中注明“回答仅基于 下面内容资料”。

核心组件五:Generator(LLM)

功能:对整合后的 Prompt 进行处理,生成最终回答;

注意事项:

建议使用具备 Function Calling 或工具调用能力的大模型; 对于响应内容,可以加入后处理(如高亮关键词、识别引用来源);

职业机制流程图示意:

用户输入 难题; 将 难题进行 Embedding; 在向量库中检索相关内容(Top-K); 拼接 Prompt; 由 LLM 生成响应; 返回 结局并记录日志。

此种架构已在企业 智慧库问答、企业内网 Copilot、SaaS 工具集成中大量落地,成为现阶段最具可控性的 LLM 应用方案。


六、产品经理 怎样定义RAG结构与能力边界

RAG 体系虽有结构参考,但每个产品场景的需求、数据、模型和反馈机制都不同,产品经理需对 体系边界与能力结构作出清晰定义,以提升可交付性与协作效率。

一、识别产品适用的 RAG 类型结构

根据业务场景复杂度与信息来源的结构化程度,RAG 体系可拆分为三种典型形态:

类型 特征描述 示例场景
静态文档型 内容来源稳定,文档少更新,结构化程度高 公司制度问答、技术手册检索
半结构化型 数据频繁变动,有一定上下文依赖 产品问答 体系、客服SOP查询
多源动态型 内容分布多个 体系,需聚合多种数据 企业智能助手、流程协同Agent

PM 应根据业务现状定义 体系属于哪一类,以规划索引频率、模型调用成本与 体系性能预期。

二、定义检索策略与模型调用边界

检索策略选择:

是否 Top-K 即可满足,是否需要 Query 重写、主题聚类? 是否允许调用外部搜索引擎(如混合RAG)?

生成模型策略:

使用 何者模型(内部部署、外部API、开源模型)? 生成 结局是否需要额外“引用说明”、“响应限制”或后处理过滤?

Prompt 控制范围:

是否允许用户提供指令模板? Prompt模板是否可配置、版本可控?

产品经理需定义好这些策略边界,形成「能力地图」:

输入范围 → 检索策略 → 内容构造 → 模型响应 → 输出结构 → 日志采集

三、组织团队协作 职责分工

RAG 体系多涉及算法、平台、数据、业务多个团队协作,PM需明确:

谁负责数据源接入与格式标准化? 谁设计 Embedding 与索引调度机制? 谁监控生成效果并提供用户反馈归因?

建议制定 下面内容核心文档:

RAG 数据源清单与更新策略表; Prompt模板与输出模板设计文档; RAG 能力与异常定位矩阵。

通过这些能力定义与边界控制,产品经理能将 RAG 体系从「黑箱模型调用」转变为「结构化AI能力协作 体系」。

七、 诚恳项目中的 RAG 体系落地挑战与解法

虽然 RAG 体系在 学说上逻辑清晰,但在实际落地 经过中往往面临诸多复杂挑战。 下面内容是多个 诚恳企业级项目(ToB 智慧问答、内部助手、智能流程 Copilot 等)中的常见 难题与工程解法归纳。

挑战一:Embedding 质量参差不齐,召回 结局偏离语义预期

难题描述: 部分文档结构混乱,语义不清,或分段粒度不合理,导致检索出来的内容“看似相关实则无用”。

解决策略:

优化切分策略:控制每段 token 数量 + 按语义/ 深入了解段落切分; 使用高质量中文 Embedding 模型(如 BGE-m3、text2vec); 引入“ 深入了解 + 段落 + 关键词”组合向量,增强语义聚合。


挑战二:向量数据库检索 结局不稳定或性能瓶颈

难题描述: 随着 智慧库规模扩大,检索效率下降,部分查询响应超过 2s,影响用户体验。

解决策略:

启用向量缓存(Query Cache),对 Top-K 热点 难题预检索; 采用 Milvus + GPU 检索优化,或 FAISS + Flat Index 精简结构; 分库管理:以文档分类/业务线分 shard 提升检索稳定性。


挑战三:Prompt 结构缺乏规范,生成内容幻觉率高

难题描述: 业务方或接口调用方直接拼接 Prompt,导致模型未 领会上下文或错误引导行为。

解决策略:

建立 Prompt 模板 体系,支持变量注入、上下文拼接 制度校验; 建议使用 PromptLayer、LangChain 等工具做版本控制与可视化; 设置 Prompt 测试集,做 Prompt 的“可用性评估”与质量分级。


挑战四:上下文超长导致模型截断或异常输出

难题描述: 检索内容+用户输入+ 体系提示 合并后超过上下文窗口(如 8k/16k tokens),LLM 被截断。

解决策略:

设定最长输入控制机制,按优先级裁剪内容; 对多段 结局做 简介聚合(sum rization)再拼接; 使用支持 32k+ 的模型(如 Claude 3、GPT-4-turbo-128k)。


挑战五: 体系效果评估缺乏指标,无法闭环优化

难题描述: 缺少对模型表现的标准量化方式,业务侧无法衡量迭代改进效果。

解决策略:

建立 RAG 效果评估体系,包括“回答命中率”“引用合理性”“是否幻觉”等指标; 引入人工质检流程,并将评分数据用于 Prompt/索引优化; 日志采集埋点模型行为与反馈事件,形成数据回流闭环。

通过对这些挑战的 领会与 体系解决,产品经理才能真正推动一个“可控、稳定、演进性强”的 RAG 产品在实际业务中落地。


八、从技术 领会到产品设计:PM 的能力转化路径

要推动 RAG 产品 体系性落地,AI 产品经理需要将对技术原理的 领会,转化为可执行的设计与协作能力。 下面内容是从“技术掌握”到“产品定义”的通用成长路径建议。

一、 领会 → 建模:抽象能力逻辑图谱

从原始“技术机制”中抽象出能力结构图,例如:

难题输入 → 检索能力 → 内容构建 → 生成策略 → 响应输出 → 数据采集 → 优化反馈

这样可以将工程实现映射为“产品能力闭环”,以明确每一环的产品 责任与可调策略。


二、设计 → 协作:构建落地交付结构

能力 领会之后,需要定义:

能力 怎样对外暴露(API、前端、用户提示语); 需要算法/平台/数据/前端配合实现哪些节点; 异常链路 怎样被监控、回溯、治理。

可通过设计如下文档完成协作对齐:

文档类型 内容要点
Prompt 设计文档 模板格式、变量注入、约束 制度
数据需求文档 数据源格式、字段结构、更新频率、权限要求
效果评估方案 模型行为评分标准、采集方式、人工质检机制
埋点/日志 规划 用户点击、输出命中、内容失败、反馈行为等埋点

三、共创 → 复盘:推动能力演进闭环

AI 产品是「持续试错 → 快速调优 → 能力增强」的工程 经过。产品经理要:

组织复盘机制(每周例会 + 异常复现报告 + Prompt 回放); 推动“能力-反馈-优化”三段式闭环形成; 形成可复用的 Prompt Library / Template System / Tool调用规范。


四、典型能力进化路径图示

阶段 产品经理的核心任务
领会阶段 掌握 RAG 结构、流程、关键组件
设计阶段 输出能力结构图、文档模板、用户交互原型
协作阶段 驱动多团队并行交付,管理版本发布与反馈评估
引领阶段 设计平台化机制(能力复用、配置化、抽象能力中台)

具备以上路径认知,产品经理可以不依赖代码能力,也能在 LLM 项目中承担关键推进角色,推动 AI 产品从试验品走向真正的业务能力 体系。

个人简介 作者简介:全栈研发,具备端到端 体系落地能力,专注人工智能领域。 个人主页:观熵 个人邮箱:privatexxxx@163.com 座右铭:愿科技之光,不止照亮智能,也照亮人心!

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