Agentic-rag:RAG应用退化成一个Agent使用的知识工具。我们可以针对一个文档/知识库构建多种不同的RAG引擎,比如使用向量索引来回答事实性问题;使用摘要索引来回答总结性问题;使用知识图谱索引来回答需要更多关联性的问题等。 在单个文档/知识库的多个RAG引擎之上设置一个DocAgent,把RAG引擎作为该Agent的tools,并利用LLM的...
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...
在某些高级应用中,Function Calling功能可以视为AI Agent的一种具体行动表现形式,即智能体在执行任务过程中调用外部资源或服务的一种策略。例如,一个具备Function Calling能力的AI Agent在进行对话或解决问题时,能动态地发起函数调用来获取额外的信息或执行特定的操作,从而更好地服务于用户需求。 function_call 更侧重于...
agent 则是一个更为宽泛的概念,代表的是具有智能行为的整体系统,它包括了感知、推理、决策以及执行等多个环节,而不仅仅是发起函数调用这一动作。 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和交互能力,而Agent则是包含了更多复杂逻辑和生命周期管理的完整实体。 ...
还可以考虑将RAG技术与其他先进技术相结合,如预训练语言模型、迁移学习等,以进一步提升生成模型的效果和泛化能力。二、探索AI Agent (一)AI Agent的概念及作用 定义和功能 AI Agent,即人工智能代理,是一种能够自主行动、感知环境并作出决策的智能化软件实体。它通常被设计为能够与人或其他智能体进行交互,以完成...
#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...
AIAgent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。AIAgent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,展现了强...
RAG技术,即“检索增强生成”,为自然语言处理领域带来了新的突破。它结合了信息检索和文本生成技术,使得机器能够更准确地理解和回应人类语言。而AI Agent,作为人工智能系统中的关键角色,正逐渐成为连接人与机器的重要桥梁,实现自然、流畅的人机交互。多模态技术则进一步丰富了人机交互的方式,通过整合图像、文本、语音等多...
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和智能体(Agent)已经成为推动该领域进步的关键技术,这些技术不仅改变了我们与机器的交互方式,而且为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。正确理解这三者的概念及其之间的关系是做好面向AI编程开发的基础: ...
通过比较这三种技术,文章揭示了AI Agent在现代技术体系中的独特地位和重要性。LLM通过预训练掌握复杂的语言模式,而RAG则通过信息检索增强回答的准确性和相关性。AI Agent则综合了LLM的语言处理能力和RAG的信息检索功能,展现出强大的自主执行和决策能力。通过具体的应用案例,如智能旅行助手和智能客服系统,本文展示了...