与传统的基于向量的RAG相比,记忆驱动RAG利用LLM的KV缓存作为动态索引,具备更高的灵活性和适应性。如图所示Standard RAG与Meno RAG在原理及使用方式存在明显区别。 向量RAG与Meno RAG的差异 使用场景:若需求为静态知识快速检索(如客服标准问答),优先选择向量RAG;BGE(智源通用嵌入模型)、Jina Embeddings(长文本优化
这三者可不是各自为战,而是紧密协作,形成 AI 界的 “黄金三角”: MCP + RAG:MCP 帮 RAG 快速调取知识库,RAG 为 MCP 提供实时数据支持。比如在电商场景中,MCP 调用库存 API 获取数据,RAG 分析历史销售记录,共同为商家提供精准的补货建议。 MCP + Agent:MCP...
作者:张长旺,旺知识 检索增强生成(RAG)设计模式通常用于在特定数据域中开发大语言模型(LLM)应用。然而,RAG的过往的研究重点主要在于提高检索工具的效率,例如嵌入搜索、混合搜索和微调嵌入,而忽视了智能搜索。…
RAG不仅解决大模型的局限性,也带来更高的生成质量和成本优化,RAG可以根据不同领域的需求,定制化地提供专业答案。 1.2 RAG存在挑战 尽管RAG带来了许多优势,但在实际应用中面临一些挑战,特别是在RAG构建过程中。RAG构建包含4个主要步骤:文档转为数据、数据分块、数据向量化、向量存储。 1.2.1 文本向量化难点 文档以文字...
MCP + RAG:MCP 帮 RAG 快速调取知识库,RAG 为 MCP 提供实时数据支持。比如在电商场景中,MCP 调用库存 API 获取数据,RAG 分析历史销售记录,共同为商家提供精准的补货建议。 MCP + Agent:MCP 是 “基础设施”,Agent 是 “指挥官”。Agent 通过 MCP 调用各种工具,就像导演指挥演员完成一场演出。比如自动化办公中...
rag与agent的区别 在技术领域，RAG和Agent常被提及，但二者定位与功能存在明显差异。以下从多个角度展开分析。从概念看，RAG全称检索增强生成，属于特定技术框架。这种系统通过连接外部知识库提升生成内容质量，当处理查询时，会先检索相关数据，再结合检索结果生成回答。例如回答历史事件时，RAG会先查找权威史料，再组织...
一、核心定义：RAG 与 Agent 的本质差异 RAG（检索增强生成）定义：结合检索与生成的 “知识外挂” 技术，通过外部知识库降低模型幻觉。典型架构：检索器：使用 BM25、SentenceBERT 等算法从知识库（如向量数据库）中检索相关信息。生成器：基于检索结果生成文本，如 Hugging Face 的 RAG 模型。知识库：支持动态更新...
RAG(Retrieval-Augmented Generation)和Agent在定义、功能、核心技术与工作原理、应用场景与优势等方面存在显著差异。RAG主要结合信息检索与生成技术,专注于知识密集型任务,而Agent则是一个能够自主执行任务或做出决策的智能实体,适用于复杂任务和不确定环境。以下将从多个维度详细展开两者的区别...
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种集成检索与生成双重能力的知识增强方案。它通过引入非模型训练所使用的外部数据源，为大模型赋予了更准确和更实时的信息检索实力，从而显著提升了信息查询和生成答案的质量。总结来说，function_call 是构建高效、智能Agent的重要组成部分，用于实现Agent对外部世界的操作接口...
总之,RAG 技术就是给大语言模型新知识。 四、Fuction Calling(函数调用) 大模型要实现精确的函数调用(Function Calling)需要理解能力和逻辑能力,理解能力就是对用户的 Prompt 提示词能够识别意图,然后通过逻辑能力给出需要调用执行的函数,具体流程如下: 1、大模型何时会调用函数 API?