而对于Agentic RAG，可以重点看这些：一个是单代理RAG，Single-Agent RAG (Router-Based)，例如《Search...
现在,我们来看一下如何使用Elasticsearch作为知识库,并使用Langchain作为代理框架来实现Agentic RAG。 背景 最初,使用LLMs只是简单地提示它们执行任务,比如回答问题和进行简单计算。 然而,现有模型知识的缺陷意味着LLMs无法应用于需要专业技能的领域,例如企业客户服务和商业智能。 很快,提示转变为检索增强生成(RAG),这对...
Agentic RAG的方法通过更具有自主能力的AI Agent来对其进行增强，具备了极大的灵活性与扩展性，几乎可以完...
在RAG的背景下,LLMs被用来基于用户查询和从向量数据库检索的上下文信息生成完整的响应。在语言模型快速发展的背景下,检索增强生成(RAG)和长上下文大型语言模型(LLMs)之间的辩论引起了广泛关注。检索增强生成(RAG)是一个AI框架,通过将模型基于外部知识源来补充LLM的内部信息表示,从而提高LLM生成响应的质量。在基于LLM的...
Agentic RAG 是将检索增强生成与 Agent 融合,使检索过程具备决策和推理能力。 其工作原理如下: 检索变得代理化 代理(路由器)使用不同的检索工具(例如向量搜索或网络搜索),并根据上下文动态决定调用哪个工具。 动态路由 代理(路由器)确定最佳路径。例如:
本文将为您介绍如何使用 LangChain、NestJS 和 Gemma 2 构建 Agentic RAG 应用。然后,HTMX 和 Handlebar 模板引擎将响应呈现为列表。该应用使用 LangChain 创建内置的 DuckDuckGoSearch 工具以在互联网上查找信息。它还构建了一个自定义工具,用于调用 Dragon Ball Z API 来筛选角色,并返回其种族、隶属关系和能力等信...
哈里森·蔡斯(@hwchase17)的推文分享了LangChainAI关于一种名为Agentic RAG的新人工智能技术的更新,该技术与VoyageAI、Gemini和LangGraph集成。这项技术引入了能够检索、验证和处理信息的智能代理。提到Adept AI表明该组织可能参与了这一人工智能系统的开发或应用。对于那些对人工智能最新进展及其实际应用感兴趣的人来说...
@GettestChain: Promise<MessageContent> {returnthis.service.generateText('What is Agentic RAG?');}} 从模块导出聊天模型 import{ Module }from'@nestjs/common';import{ GroqChatModelProvider }from'./application/providers/groq-chat-model.provider';import{ GroqService }from'./application/groq.service'...
实现使用Langchain的代理型RAG 基于原生的RAG 在原生的 RAG 中,用户会被输入到 RAG 管道中,该管道会执行检索、重排序、合成并生成响应。 什么是代理检索增强(Agentic RAG)? 代理式RAG是一种基于代理的方法,用于以协调的方式在多个文档上执行问答。可以比较不同的文档,总结特定的文档或比较多个摘要。代理式RAG是一...
在人工智能工程师世界博览会上，LangChain 和 LlamaIndex 的创始人谈论了从基于 RAG 的 LLM 系统到 AI 代理的演变。译自Let’s Get Agentic: LangChain and LlamaIndex Talk AI Agents，作者 Richard MacManus。“代理系统”（或“代理工作流”）这个词在上周于旧金山举行的AI 工程师世界博览会上多次出现。AI ...