大模型RAG主要是一个基于检索增强的生成技术,擅长内容生成与回答,依赖外部知识库提高准确性,但缺乏自主行动能力;而Agent则是一个能自主
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,调用rag的能力,获取chack片段进行观察思考。 同时围绕用户的提问来进行解答 效果:从而规避掉check中不相关的问题和有干扰的内容,防止...
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...
通过结合Agent、RAG和LangChain,可以构建一个高效、智能的客服问答系统。Agent负责与用户交互,RAG提供准确和丰富的回答,LangChain则确保系统的持续优化和改进。这种协同工作不仅提高了客服系统的效率和准确性,也提升了用户的满意度和体验。 希望能够帮助你更好地理解Agent、RAG和LangChain之间的关系,以及它们在智能客服问答...
基础能力:大模型具备强大的语言理解和生成能力,是RAG系统的核心组成部分。 信息检索:RAG通过检索外部知识库来获取特定信息,这些信息可以被大模型用于生成更准确、更具体的响应。 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...
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。…
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 技术持续向前发展。在这篇...
Agent（智能体）：AI执行任务的“代理人”在LangChain框架中使用RAG技术创建专用的Agent 小结 我先来画...
大模型RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)与Agent在人工智能领域各有其独特的功能和应用。 以下是对两者区别的详细分析: 一、定义与功能 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 定义:RAG是一种结合了信息检索与生成技术的自然语言处理模型。 它通过从大型知识库中检索相关信息,并在此基础上生成文本,从而增强...
RAG 和 Agent 的关系到底是什么?#RAG #Agent #工具 #大模型@玄姐谈AGI @玄姐聊AI @玄姐谈AI, 视频播放量 163、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 0, 视频作者 玄姐谈AGI, 作者简介 5年连续创业者,融资超亿元 | AI 大模型应用资深专家 |前58集团技