测试版 记笔记 【视频配套籽料+问题解答请看”平论区置顶”自取哦】 视频制作不易,如果视频对你有用的话请一键三连【长按点赞】支持一下up哦,拜托,这对我真的很重要! 科技 计算机技术 科技 计算机 程序员 AI AI大模型 LangChain RAG OpenAI Agent ...
综上所述，RAG、LangChain、Agent并不是同一个维度上的概念，但同在AI大模型领域中的三个名词之间有...
课程合集 ——> 【2025征服AI大模型和三上悠亚】大模型学习路线 LLM+GPTo3+GraphRAG+LangChain+Agent+Qwen+Deepseek大模型学习路径:1)大模型应用篇2)大模型技术篇3)大模型嵌入式篇4)大模型工程篇5)大模型运维篇6)大模型安全篇7)大模型产品篇本系列视频是:「大模型
Agent负责接收用户的咨询请求,理解用户的意图,并调用相应的后端服务来获取回答。 2. 引入RAG模型进行回答生成: 当Agent接收到用户的问题后,如果问题较为复杂或涉及具体的知识点,Agent将调用RAG模型。 RAG模型首先从公司的知识库中检索相关文档,然后基于这些文档生成详细的回答。 3. 通过LangChain管理和优化模型: 使用L...
我们使用LangChain来构建这个系统。首先,我们定义了一个智能代理(Agent),该代理能够接收用户的问题并根据问题的性质选择适当的处理方式。知识库构建:我们为常见问题创建了一个知识库,并训练了一个生成式模型来回答这些问题。 信息检索模块:对于需要检索的问题,我们配置了一个搜索引擎和RAG模型,以便从互联网上检索相关信...
首先,我们使用LangChain平台创建了一个智能Agent。这个Agent被配置为能够理解用户的提问,并根据问题的类型(如产品信息、政策解读、订单查询等)来执行不同的操作。 集成RAG模型 接着,我们将RAG模型集成到了Agent中。当Agent识别到用户的问题需要查询知识库时,它会使用RAG模型来先检索相关的知识条目,然后再根据这些条目生...
以下就是我们这个会话式 RAG 系统的架构图了: 引入Agent Agent 利用 LLM 的推理能力在执行过程中做出决策。使用 Agent 可以让你在检索过程中减轻一些判断力。尽管它们的行为比链更难预测,但它们在这种情况下具有一些优势: Agent 直接生成检索器的输入,而不一定需要我们明确构建上下文,就像我们上面所做的那样; ...
在当前这个时间点(2023.9.6)打开 langchain.com 的主站,你会发现不同于之前的 docs 关于应用场景的 8 种介绍,Use-Cases 部分明确的分为了 RAG 和 Agents 两部分,说明这两个月以来,业界对落地的思考慢慢收敛到了这两部分,尤其是 RAG(Retrieval
Langchain的新框架,LangGraph结合3个突破性的框架:Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG,自纠正检索增强生成), Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation (Self-RAG,自反射检索增强生成) , Adaptive QA framework(自适应 QA 框架)。重新定义语言模型的能力。
代理与LLM的结合 代理(Agent)在RAG工作流程中扮演着桥梁的角色。与传统的RAG模型相比,Agentic RAG为LLM提供了选择和决策的能力,这一特性显著提高了LLM的灵活性和适应性。通过工具使用(Tool Usage),LLM不仅能够依赖固定的知识库,还可以动态调用诸如Web搜索引擎、天气服务、计算器等外部工具。这种新型的交互方式,使得LLM...