金融交易:高频交易系统利用AI Agent进行市场分析和自动交易。 著名AI专家尼克·博斯特罗姆曾指出,AI Agent的发展将引发“智能爆炸”,即智能系统将自行提升自身能力。未来,AI Agent可能在更多领域取代人类完成高风险或高复杂度的任务,如太空探索、医疗诊断等。 第二、RAG(检索增强生成) RAG(Retrieval-Augmented Generation...
在探讨“RAG”(Retriever-Augmented Generation)与“Agent”之间的区别时,我们首先需要明确两者各自的定义、应用场景以及核心功能。以下是对这两者的详细对比分析: ### 一、定义与概念 1. **RAG(Retriever-Augmented Generation)** - **定义**:RAG是一种结合了信息检索和文本生成技术的模型架构,旨在通过引入外部知识...
LangChain in Agents:LangChain负责结构化代理的处理流程,从查询处理到数据检索、处理及生成响应,确保每一步都有效执行。 LangChain and RAG:LangChain可以将RAG作为工作流的一部分,实现高效的信息管理。🌐 示例场景 Agent:如聊天机器人,用于与用户交互解决各种查询。 RAG:聊天机器人在处理复杂问题时,使用RAG检索相关...
大模型根据用户的 Prompt 请求确定具体的函数 API 后,由 Agent 负责具体的执行。 4、函数 API 返回的内容咋处理? Agent 把 Function Calling 函数 API 调用返回的结果返回给大模型,大模型进一步加工处理后返回给用户最终结果。 五、智能体(Agent) 在AI 大模型时代,任何具备独立思考能力并能与环境进行交互的实体,...
当RAG与Agent结合时,技术挑战呈几何级增长。在医疗咨询场景中,系统需要同时完成病历检索、症状分析和沟通策略选择。这时候的架构设计要考虑模块间的信息流转效率,避免因等待某个模块响应而降低整体交互速度。有些团队尝试将检索过程异步化,在Agent生成回应的同时并行执行下一轮检索预加载。 工程落地时面临算力与效果的权衡...
这两种定制范式进一步分化为各种专门的技术,包括LoRA微调、思维链(Chain of Thought)、检索增强生成(RAG)、ReAct和Agent框架等。每种技术在计算资源、实现复杂度和性能提升方面提供了不同的优势和权衡。 如何选择LLM? 定制LLM的第一步是选择合适的基础模型作为基准。例如Huggingface这些基于社区的平台,提供了由顶级公司或...
总之,RAG 技术就是给大语言模型新知识。 —3— 智能体(Agent) 在AI 大模型时代,任何具备独立思考能力并能与环境进行交互的实体,都可以被抽象地描述为智能体(Agent)。这个英文词汇在 AI 领域被普遍采纳,用以指代那些能够自主活动的软件或硬件实体。在国内,我们习惯将其译为“智能体”,尽管过去也曾出现过“代理”...
-Agent则是一个更广泛的概念,涉及智能体在多个任务中的执行能力,包括但不限于对话、任务执行和自动化操作。 两者的主要区别在于:RAG是一种特定的技术方法,主要用于增强信息生成,而Agent则是一个更为广泛的概念,代表一个具有任务执行和交互能力的智能体。
#人工智能##AI应用##AI大模型#随着AI人工智能技术的不断发展,一些领域有关的概念和缩写总是出现在各种文章里,像是Prompt Engineering、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等等,但是这些技术和概念也的的确确在AI大模型的发展中扮演着至关重要的角色。这些技术元素在多样化的形态中相互协作,共同推动...
AI Agent是融合大语言模型(LLM)与检索增强生成(RAG)技术的智能实体,具备环境感知、自主理解、决策及执行能力。它基于LLM实现自然语言交互,借助RAG增强知识获取,形成综合智能体系。AI Agent独立思考,调用工具,高效完成复杂任务,是智能时代的关键技术之一。其出现不仅推动了技术进步,更深刻改变了人类生活与工作的方式,展现...