做好一个大模型应用需要解决哪些问题？
以目前作者主要从事的应用方向，RAG和智能体为例，怎么做好一个RAG系统，又怎么做好一个智能体？
RAG技术从理论上来说特别简单，一句话总结就是：通过相似度召回的方式，把需要的文档内容丢给大模型，然后让大模型根据文档内容进行输出。
但这里就有一个问题？
怎么快速和准确的召回数据，面对复杂的文档格式，复杂的文档内容，怎么处理数据才能保证快速召回与问题相关的问题，以及召回数据的准确性问题；毕竟如果召回的数据有问题，那还不如不要召回为好。
因此，对召回数据的评判标准有两个，一个是召回的广度，另一个是召回的精准度；但在具体的实践过程中，这两个标准往往又是相悖的。
而随着数据量的增多，要想达到这两个标准会变得越来越困难，也就是说随着数据的量变，会导致其产生质变；而且这还会带来新的问题——速度，毕竟对产品来说，响应时间太长是不可接受的。
其次，再说到更复杂的智能体系统；智能体的核心是让大模型来取代人类的决策过程，让大模型去主导一个系统的整个生命周期；这个首先需要大模型具备一定的逻辑推理和分析能力，当然这个可以根据不同的任务选择不同的模型。
智能体看着做起来很复杂，实际操作起来确实也很复杂；但其核心其实就两点——模型的推理能力和工具调用的能力。只要模型拥有强大的问题分析和逻辑推理能力，再给它配备大量的工具，那么理论上来说这个智能体将无所不能。
但，做智能体的难点在哪里？
首先，怎么激发智能体的逻辑思维能力，以及其自身的纠错能力；我们首先要明白一件事情，一个大模型在被训练完成之后，除了重新训练或微调，否则这个模型的能力范围就已经定型了，因此我们需要做的是激发这个模型的潜力。
这玩意就像一个人，他上完大学之后懂的很多东西，但这些东西他不一定能做的好，而这就需要在大量的实践中去学习解决问题的方法。
因此，目前关于智能体的应用业内就提出了一个方法论——ReAct模式；也就是一个会自我反思的智能体；其原理就是，让大模型一边去推理，一边行动；也就是我们常说的边干边学，而且为了验证模型的推理效果，还给其引入了一个Observation(观察者)模式，也就是去判断推理和行动的结果是否符合要求，如果不符合则重新来过，直到符合为止。
大模型应用是一个入门非常简单，但要想做好却需要大量技术，架构，工程化才行。
