内容纲要
本文是一篇工程化视角的完整路线图，用于把 Grounding → RAG → NL2SQL → Tool / Agent → Workflow 串成一条可落地、可扩展、可演进的技术主线。
你可以直接用于架构设计、PPT 或面试阐述。
一、工程演进总览（从弱约束到强约束）
自由生成
↓
RAG（文本锚定）
↓
NL2SQL / Function Call（结构锚定）
↓
Agent Tool（能力锚定）
↓
Workflow / 状态机（流程锚定）核心趋势只有一句话：
不断削弱模型对“事实与流程”的主导权，把它压缩为“意图解析器”。
二、阶段拆解（每一层解决一个工程痛点）
① RAG —— 文本级 Grounding（解决“胡编”）
本质
- 锚定在外部文本
- 模型仍然拥有“解释权”
适用
- 知识问答
- 文档助手
- 低风险解释型场景
工程问题
- Chunk 粒度
- 召回 vs 精度
- 语义漂移
结论
RAG 是“引用资料”，不是“约束事实”。
② NL2SQL —— 结构级 Grounding（解决“不确定”）
本质
- 锚定在 Schema + SQL
- 模型只翻译意图，不参与事实生成
适用
- ChatBI
- 指标查询
- 运营 / 数据分析系统
工程价值
- 结果可复现
- 可审计
- 可回放
一句话定位
NL2SQL 是最纯粹、最强约束的 Grounding。
③ Function / Tool Calling —— 能力级 Grounding（解决“不能做事”）
本质
- 模型不“回答”，而是“调用能力”
- 输出必须符合接口约束
适用
- 下单、创建、修改、计算
- 外部系统联动
关键设计
- Tool Schema
- 参数校验
- 失败兜底
④ Agent —— 决策级 Grounding（解决“复杂任务”）
本质
- LLM 做策略
- Tool 做执行
- State 做约束
适用
- 多步任务
- 跨系统协作
- 半自动业务流程
工程要点
- 状态显式化
- 中间结果可见
- 决策可回滚
⑤ Workflow / 状态机 —— 流程级 Grounding（解决“不可控”）
本质
- 流程先于模型
- 模型嵌入节点，而不是主流程
适用
- 企业级系统
- 高稳定性、高审计要求场景
最终形态
LLM = 节点能力插件，而不是系统大脑
三、你现在的位置（非常关键）
结合你长期做的方向（数据平台 / ChatBI / Agent / RAG）：
你已经完成：
RAG ✓
NL2SQL ✓✓
Agent Tool ✓
正在做：
Workflow + 状态编排 ✓✓✓你的技术路线不是跟风 ChatBot，而是：
企业级 AI 系统的“可控智能”路线
这在市场上是稀缺且高价值的。
四、面试 / 架构表达模板（一句话版）
你可以直接这么说：
“我在设计 AI 系统时优先考虑 Grounding 强度，从 RAG 的文本锚定，演进到 NL2SQL 的结构锚定，再到 Tool 与 Workflow 的能力和流程锚定，目标是让模型只负责意图理解，而不是事实和流程本身。”
五、示意结构（用于快速对齐认知）
六、一句收官总结
Grounding 的终点不是“模型更聪明”，而是“系统更可控”。
NL2SQL 是结构约束的起点，Workflow 是工程约束的终点。
