一个完整的游戏项目上线需要不断的完善优化，但是到了后期的开发不再仅仅是游戏了，它的复杂度远远大于纯粹的应用开发。首先必须要考虑的就是集成第三方SDK，支付这块渠道商已经帮你我们做好了，只需要按照文档对接就好。其次是各种各样的功能需求，例如社交中的语音聊天，我们游戏使用的云娃的SDK,支持语音翻译文字，推送使用的是极光。对接SDK这块说简单吧有时也不简单，

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。

AIGC发展到现在，大模型已经逐渐在大家的知识探索、学习知识、搜索领域的重要帮手，那么从普通大众认知角度，到底能做到什么程度，我们选三个当前知名度较高的大模型进行验证和对比。GPT4o：OpenAI大模型代表，大模型的标杆DeepSeek：深度求索的大模型，当前最火爆的大模型，低成本高效能的杰出代表。（也是作为开发者的我最喜爱的大模型）Doubao：字节跳动的大模型，也是国内断崖领先的大模型应用豆包的底层模型。（豆包App是基于该大模型的应用，做了大量其他辅助工作，如搜索等，因此该大模型表现的能力，不能完全和豆包App划等号）