大模型应用架构：RAG、Agent与Function Calling解析

1. 大模型应用架构全景解析

在AI工程化实践中，大模型的应用架构设计直接决定了系统性能和开发效率。当前主流架构模式主要围绕三种核心范式展开：检索增强生成（RAG）、智能体（Agent）和函数调用（Function Calling）。这三种架构不是相互排斥的，而是可以根据业务需求灵活组合的技术方案。

以电商客服场景为例，当用户询问"最新款iPhone的促销政策"时：

• RAG负责从商品数据库中检索准确的价格和活动信息
• Function Calling调用库存查询API获取实时库存状态
• Agent协调整个流程，决定何时需要人工介入

这种架构组合使大模型既保持了通用对话能力，又能处理专业领域的具体业务需求。下面我们深入剖析每种架构的技术细节和最佳实践。

2. RAG架构深度解析

2.1 核心组件与工作流程

典型的RAG系统包含以下关键模块：

1. 文档处理器：将原始文档转换为向量存储的流水线

   • PDF/HTML解析器（如PyMuPDF、BeautifulSoup）
   • 文本分块策略（固定窗口 vs 语义分割）
   • 嵌入模型选型（bge-small vs text-embedding-3-large）

2. 向量数据库：存储和检索嵌入向量的基础设施

   python复制# 典型ChromaDB初始化代码
   import chromadb
   client = chromadb.PersistentClient(path="/data/vector_store")
   collection = client.create_collection(
       name="product_docs",
       metadata={"hnsw:space": "cosine"}
   )
   

3. 检索-生成管道：

   mermaid复制graph LR
   A[用户问题] --> B[查询重写]
   B --> C[向量检索]
   C --> D[相关性过滤]
   D --> E[提示词构建]
   E --> F[生成响应]
   

2.2 性能优化关键点

• 分块策略：技术文档适合500-800字符的分块，