目前大模型应用开发模式主要包括以下哪几项？

本题考查对当前大模型应用开发主流模式的理解与掌握。\n\n正确答案为：A、B、C、D（全选）。\n\n解析如下：\n\nA. 提示工程（Prompt Engineering）： \n指通过设计、优化输入提示（prompt）来引导大模型生成更准确、可靠、符合预期的输出。它无需修改模型参数，成本低、迭代快，是当前最轻量、最广泛应用的开发方式，适用于问答、摘要、代码生成等场景。属于“零样本”或“少样本”条件下的核心应用技术。\n\nB. 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）： \n该模式将外部知识库检索与大语言模型生成能力结合：先根据用户查询从结构化或非结构化数据中检索相关片段，再将检索结果作为上下文注入提示，交由大模型生成回答。RAG有效缓解了大模型幻觉、知识陈旧和领域适配不足等问题，已成为企业级知识问答、智能客服等应用的标准范式。\n\nC. AI智能体（AI Agent）： \n指具备感知、规划、工具调用、记忆与执行能力的自主运行系统。典型智能体可分解任务、调用API或本地工具（如计算器、搜索引擎、数据库）、反思修正结果，实现多步复杂推理与交互。LangChain、LlamaIndex、AutoGen等框架推动了智能体开发的普及，代表大模型从“被动响应”向“主动协作”的范式升级。\n\nD. 大模型微调（Fine-tuning）： \n指在预训练大模型基础上，使用特定领域或任务的数据（如医疗问诊对话、法律文书生成）进行有监督训练或高效微调（如LoRA、QLoRA），使模型参数适配下游任务。微调能显著提升模型在垂直领域的专业性、风格一致性与指令遵循能力，适用于对性能、可控性、数据隐私要求较高的生产环境。\n\n四者关系说明： \n这四种模式并非互斥，而是构成递进与互补的应用开发谱系—— \n- 提示工程是入门门槛最低、部署最快的方案； \n- RAG在不改变模型的前提下增强事实准确性； \n- 智能体进一步扩展模型的行为边界与系统集成能力； \n- 微调则提供最深度的定制化，但需更高算力与数据投入。 \n实践中常组合使用（例如：基于微调模型构建RAG系统，再封装为智能体）。\n\n核心知识点总结： \n大模型应用开发已形成以“提示即代码”为起点、以“检索+生成”为增强手段、以“智能体”为架构范式、以“微调”为深度优化路径的多层次技术体系。掌握这四类模式的原理、适用场景与局限性，是开展大模型工程实践的基础能力。