RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索与生成技术的方法,让大模型LLM能根据实时检索到的信息来增强生成的内容准确性。 AGENT作为工作流的形式出现,则是将多个大模型和RAG的技术结合起来,形成一个能够完成特定任务的智能实体。 例如,在一个客服场景中,AGENT可以使用大模型来理解客户的问题,并利用RAG来查找公...
Agent在解答问题时,会观察用户的提问、工具的返回,思考与用户提问的相关性,通过提示词约束后,可以始终围绕着目标、要求来展开。 那当用户提问时,借助Agent调用知识库获取片段问题的片段,再让Agent来回答用户的问题 三、融合Agent和Rag融合的方案&流程 OK,现在我们将两个流程融合在一起。 让Agent来处理用户的提问,调...
智能体(Agent)则在更高层次上使用LLM和RAG,结合自身的感知和决策能力,在各种环境中执行具体的任务。 因此,可以理解为LLM是基础,RAG是在LLM基础上的进一步应用,而智能体则是综合运用LLM和RAG以及其他技术,在更复杂环境中进行交互和任务执行的实体。这种关系体现了从基础技术到应用技术再到实际应用的逐级深入。 随着技...
RAG实现过程 RAG架构 数据准备阶段: 应用阶段: 原始RAG 高级RAG 1:分块 (Chunking) & 向量化 (Vectorisation) 2. 搜索索引 3. 重排(reranking)和过滤(filtering) 4. 查询转换 5. 聊天引擎 6. 查询路由 7. 智能体(Agent) 8. 响应合成 RAG 融合 优点: 缺点: RAG融合n不适用场景 编码器和 LLM 微调 编...
总之,Agent 智能体 = 大语言模型的推理能力 + 使用工具行动的能力。 六、知识库 对于企业而言,构建一个符合自身业务需求的知识库是至关重要的。通过RAG、微调等技术手段,我们可以将通用的大模型转变为对特定行业有着深度理解的“行业专家”,从而更好地服务于企业的具体业务需求。这样的知识库基本上适用于每个公司各...
RAG 和 FT,并不是相互排斥的,它们可以是互补的,联合使用可能会产生最佳性能。 (2024-9-13更新)另外我在【我在调研了十几个知识库对话产品后整理出来的功能清单】看到了RAG产品比较有意思的用户旅程总结: 公众号作者也总结了几款市面常见的Agent产品功能列表: 本篇把一些笔者看到的难点/处理建议贴一下。前几篇相...
我们要把 AI 大模型当做人的大脑,因此调用 AI 大模型,相当于调用一个人,把 AI 大模型当人看,TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果,但结果不一定正确。 因此在 AI 大模型的推理基础上,通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI(通用人工智能)。这些技术到底有哪些区别...
总之,Agent 智能体 = 大语言模型的推理能力 + 使用工具行动的能力。 06 知识库 对企业而言,构建符合业务需求的知识库至关重要。利用RAG、微调等技术,可将通用大模型转变为深度理解特定行业的“行业专家”,服务于企业具体需求。这类知识库适用于多行业,如市场调研、人力资源、项目管理等。
结合RAG技术和智能体,系统能够实时从供应商数据库、仓库库存记录和销售数据中检索关键信息,智能调整库存水平,减少库存积压和缺货风险。 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和智能体(Agent)已经成为推动该领域进步的关键技术,这些技术不仅改变了我们与机器的交互方式,而且为各种应用和...
3.7. RAG中的智能体Agent 智能体Agent几乎自第一个 LLM API 发布以来就一直存在,其想法是为一个能够推理的 LLM 提供一套工具以及需要完成的任务。这些工具可能包括一些确定性函数,比如任何代码函数或外部 API,甚至包括其他代理,这种 LLM 链接思想就是 LangChain 来源。