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...
LangChain是一个能够利用大语言模型(LLM,Large Language Model)能力进行快速应用开发的框架: 高度抽象的组件,可以像搭积木一样,使用LangChain的组件来实现我们的应用 集成外部数据到LLM中,比如API接口数据、文件、外部应用等; 提供了许多可自定义的LLM高级能力,比如Agent、RAG等等; LangChain框架主要由以下六个部分组成...
三者之间,AIAgent是主导者,LLM是智慧源泉,RAG则是知识桥梁。它们相互协作,共同构建起一个高效、智能的任务解决体系。在这一体系中,AIAgent能够灵活应对各种复杂场景,通过精准拆解、有序解决,最终实现任务的圆满完成。 AIAgent的深度剖析:基础架构与智能运作 AIAgent,作为智能领域的杰出代表,其高效运作离不开精心构建的...
RAG 加 Agent 的本质是复杂问题的分治。 在8 月 18-19 日将于上海举办的AICon 全球人工智能开发与应用大会上,郭瑞杰老师将出品【RAG 落地应用与探索】 专题,深入探讨 RAG 的最新进展、成果和实践案例,详细分析面向 RAG 的信息检索的创新方法,包括知识抽取、向量化、重排序、混合检索等在不同行业和场景下的微调和...
kimi 拥有“检索增强生成“ 能力,用户上传 pdf 或 word 文件,kimi 阅读文件后根据文件内容回答用户提问。 这种能力被称为“检索增强生成“(RAG)能力,接下来试着使用云端的大语言模型 API 加本地的 txt embedding,搭建一个拥有 RAG 能力的大语言模型 Agent。
我们不妨,先通过对比 LLM、RAG 的用途,来更好地理解 AI Agent。 1、LLM LLM(大语言模型)是基于海量文本数据训练的深度学习模型,能够生成自然语言文本、深入理解文本含义,并处理各种自然语言任务,如文本摘要、问答、翻译等。简单理解是语言的逻辑推理,如我们常见的Chat GPT、文心一言、通义千问等 ...
未来研究团队,一方面将持续对现有模型进行迭代更新,提升模型性能,对模型目前仍然存在的幻觉问题、资源消耗问题进行深入探讨和解决;另一方面,将深入挖掘外语教学与科研过程中的现实问题与解决措施,通过结合RAG(检索增强)、AIAgent(人工智能助理)等技术,切实解决外语教学与科研过程中的重要问题,实现人工智能技术在外语教学与...
大语言模型的RAG和Multi-agent的llmops平台 最近一直想部署一个基于自己论文数据(rag)相关的金融chatbots,甚至集成数据分析、时序预测的multi-agent。 以前一直关注langchain怎么开发微调(或RAG)部署LLMs...
波动世界(PoppleWorld)是噬元兽平台的一款AI应用,采用AI技术帮助用户进行情绪管理的工具和传递情绪价值的社交产品,采用Web3分布式技术建设一套采集用户情绪数据并通过TOKEN激励聚合形成情感垂直领域的RAG向量数据库,并以此训练一个专门解决用户情绪管理的大模型,结合Agents技术形成情感类AI智慧体。在产品里植入协助用户之间深度...
Implement, modularize, and evaluate a RAG agent that can answer questions about the research papers in its dataset without any fine-tuning. 实施、模块化和评估RAG代理,该代理可以回答有关其数据集中研究论文的问题,无需进行任何微调。 ## Topics Covered ...