AI大模型能力扩展方式详解

AI大模型的扩展能力方式可分为以下几个技术方向。

1. 联网搜索（Web Search）

作用原理

• 通过API实时检索互联网信息
• 流程：用户输入 → 触发搜索 → 获取结果 → 整合生成回答

特点

• 动态获取最新信息
• 不修改模型本身

优点

✅ 解决知识陈旧问题
✅ 无需训练成本

缺点

❌ 依赖第三方服务
❌ 结果可能含噪声
❌ 响应延迟较高

典型场景

• 实时信息查询（股价、新闻）
• 事实核查

2. 模型微调（Fine-Tuning）

作用原理

• 用领域数据对预训练模型进行二次训练
• 方法：全参数/LoRA/QLoRA微调

特点

• 使模型专业化
• 需要标注数据

优点

✅ 输出更精准
✅ 推理速度快

缺点

❌ 算力成本高
❌ 可能过拟合
❌ 更新需重新训练

典型场景

• 垂直领域任务
• 风格化输出

3. RAG（检索增强生成）

作用原理

1. 从知识库检索相关片段
2. 结合检索结果生成回答

特点

• 动态更新知识库
• 模型与知识解耦

优点

✅ 减少幻觉
✅ 支持冷门知识
✅ 无需重新训练

缺点

❌ 依赖检索质量
❌ 存储计算开销
❌ 处理延迟较高

典型场景

• 企业知识问答
• 学术研究

4. MCP（Model Context Protocol）

作用原理

• 标准化模型与外部服务的交互协议
• 流程：请求 → 调用服务 → 整合结果

特点

• 插件化扩展
• 支持多模态

优点

✅ 实时性强
✅ 灵活扩展
✅ 无需训练

缺点

❌ 开发复杂度高
❌ 依赖服务稳定性
❌ 权限管理挑战

典型场景

• 工具调用
• 企业系统集成

NSDT 3DConvert图模服务产品，将上线MCP服务，让用户可以通过 AI大模型入口使用减面、格式转换等功能。

对比总结

组合策略建议

• RAG + MCP：知识库+实时工具（如客服机器人）
• 微调 + MCP：专业模型+外部数据（如医疗诊断）