LLM、RAG、Agent、AGI、知识图谱是AI领域的关键术语，分别指代大语言模型、检索增强生成、智能体、通用人工智能和知识图谱技术。以下为具体解释：LLM（大语言模型）基于海量文本数据训练的AI模型，具备生成文本、自然语言对话、问题解答等能力。其核心特点是通过深度学习算法捕捉语言规律，参数规模已达万亿级（如GPT-4o），能够理解复杂语境并生成逻辑连贯的内容。未来发展方向包括更精准的语义理解、多模态交互（如结合图像/音频）以及更低资源消耗的轻量化部署。RAG（检索增强生成）通过连接外部知识库（如企业文档、行业数据库）解决大模型“知识时效性”和“专业领域缺陷”问题的技术。其工作流程分为两步：检索阶段：根据用户问题从知识库中快速定位相关信息（如通过向量相似度匹配）；生成阶段：将检索结果与大模型生成能力结合，输出更准确、更新的回答。典型应用场景包括医疗诊断辅助、法律条文查询等需要实时专业知识的领域。Agent（智能体）基于大模型推理能力构建的AI执行系统，具备“规划-执行-反馈”闭环能力。其核心功能包括：任务分解：将复杂目标拆解为可执行的子任务（如“撰写报告”拆解为“数据收集→结构分析→内容生成”）；工具调用：通过API接口调用外部工具（如计算器、数据库查询）；过程监控：实时调整策略以确保任务完成（如遇到数据缺失时自动补充检索）。与单纯的大模型相比，Agent更强调自主性和行动力，可应用于自动化客服、智能投研等领域。AGI（通用人工智能）AI技术的终极目标，指机器具备与人类相当的跨领域认知和解决问题能力。当前技术（如LLM、Agent）仍属于“窄人工智能”（Narrow AI），仅能处理特定任务；而AGI需实现：通用性：适应未知场景（如从医疗诊断无缝切换到金融分析）；自主性：无需人类干预制定长期目标；意识模拟：理解自身行为的社会意义。目前全球研究机构正通过多模态融合、强化学习等路径探索AGI实现可能。知识图谱以“实体-关系”图结构存储知识的技术，通过节点（如人物、事件）和边（如“属于”“因果”）构建语义网络。其优势包括：关系挖掘：快速发现隐藏关联（如药物副作用与基因的关系）；可视化：以图形化方式呈现复杂知识（如历史事件时间轴）；推理支持：为AI提供逻辑推断基础（如“如果A是B的子公司，且B属于C集团，则A与C存在关联”）。应用场景涵盖搜索引擎优化、智能推荐、反欺诈检测等。技术关联与演进趋势：LLM是基础能力层，为RAG、Agent提供语言理解支持；RAG通过外挂知识库扩展LLM的应用边界；Agent整合LLM与工具调用能力，实现从“思考”到“行动”的跨越；知识图谱为上述技术提供结构化知识支撑；最终目标是通过多技术融合逐步逼近AGI。