1、RAG Agent 之间关系 RAG 作为 Agent 的知识组件。 RAG 常作为智能体(Agent)内的知识组件,为决策提供事实基础。 Agent 利用 RAG 访问相关信息,从而做出更明智的决策。 当RAG 与 Agent 结合使用(即 Agentic RAG)时,Agent 的决策能力和 RAG 的知识能力相互增强,提升整体性能。
具备RAG 和AI Agent的AnythingLLM,零成本搭建本地知识库,免费、无限制、保护隐私 16.4万 342 17:49 App 【喂饭教程】20分钟教会你本地部署DeepSeek-R1,并搭建自己的知识库(附Windows安装包+使用技巧) 889 0 01:26 App 智能客服场景下的Agent架构设计 5574 2 12:29 App Cline MCP MarketPlace:替代人的...
一篇搞明白!MCP、RAG、Agent概念和关系 | #AI #大模型 #AI大模型 #MCP模型上下文协议 #rag #Agent #AI Agent #LLM +4发布于 2025-04-12 15:34・IP 属地湖南 赞同2 分享收藏 写下你的评论... 1 条评论 默认 最新 乌念 9 小时前· 上海 回复喜欢登录...
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来查找公司内部数据库中的相关政策或解决方案,从而给出最合适的回答。这样,AGENT就能够提供既准确又个性化的服务。 大模型与RAG的关系: 基...
Agent利用RAG访问相关信息,做出更明智的决策。 结合使用时(Agentic RAG),Agent的决策能力与RAG的知识能力相互增强。 Agent与MCP的关系 MCP为Agent提供与外部系统交互的标准化接口。 Agent可以通过MCP调用工具、获取数据,扩展其行动能力。 MCP简化了Agent与多种外部服务的集成,提高了开发效率。
我们用下面三张图来说明大模型与RAG的关系: 第一类工作流,基础的检索文档并回答;此工作流程非常适合用户入门,它将复杂的搜索任务简化为直观的聊天体验。 第二类工作流,出现了两个不同角色的大模型,它们之间有了分工,帮助实现翻译的能力。这也是我们常说的AGENT体系或者MOE架构,一个工作会有多个模型的参与完成。
RAG从“检索式”到“认知式”的转变 | 自主编程Agent迈向更复杂更专业,RAG在实际编程场景中的“短板”逐渐暴露,局限性已难以满足现代软件开发对AI工具的严苛要求。从技术原理来看RAG通过检索外部知识库来增强语言模型的生成能力。但在编程领域的技术存在三大核心缺陷。其一,代码上下文割裂问题突出。由于代码具有强依赖性...
AI智能体|用友YonGPT定位于深懂企业服务的垂类大模型,在最新的版本中,推出了分别基于智能体(Agent)、人机交互(HCI)、知识增强(RAG)应用框架的“智友”、“数智员工”、“智能大搜”3项重要产品。 公司是亚太本土最大的管理软件、ERP软件、集团管理软件、人力资源管理软件、客户关系管理软件、小型企业管理软件、财政...