作为商用级的知识库,不仅仅需要通过RAG和其它基础组件满足用户问题分类、敏感词检索等各类复杂场景需求,还能够内置强大的工作流引擎和函数库,支持业务流程编排,甚至是通过低代码实现可视化自定义工作流,从而指导大模型的工作过程,满足复杂业务场景下的需求,而这些则交由Agent智能体解决。 如果把AI大模型LLM比作学生的大脑...
也可以记得用户的偏好和个性化要求，更好地满足用户的需求；Agent拥有“行为自主性”（Action），它在接收...
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...
11.LangGraph快速构建Agent工作流应用 33:38 12.LangGraph基于RAG构建智能客服应用 31:02 13.如何基于Dify快速构建AI原生应用 32:42 翻遍整个B站,这绝对是2025讲的最好的DeepSeek本地部署+构建企业级私有知识库实战教程,让你少走99%的弯路! 京东架构师诸葛 5.1万 318 强推!2025最新版AI Agent(Agent+la...
这绝对是全B站最详细Ai Agent课程(没有之一),涵盖agent智能体搭建/大模型agent实战/agent开发/agent框架 ai大模型项目实战 4.4万 638 【Java开发必学的LLM实战】这绝对是你看过讲的最好的LangChain4J大模型教程完整版全集,从知识库RAG实战到Agent开发,整整2小时(建议收藏) 图灵学院官方 3904 1 2025吃透大模型...
支持Agent App:使用向量+图搜索通过聊天界面查询导入的数据 运行在http://localhost:8501的应用程序服务器有经典的LLM聊天UI,允许用户提问并获得答案。 有一个叫做RAG模式的开关,用户可以完全依赖LLM的训练知识(RAG:禁用),或者更有能力的(RAG:启用)模式,其中应用程序使用文本嵌入的相似性搜索和图查询找到数据库中最相...
上两篇文章分别介绍了LangChain的快速入门和Agent智能体开发。在LLM的实际应用场景中,经常会需要用到特定领域用户的数据,但这些数据不属于模型训练集的一部分,要实现这一需求,最好的方法是通过检索增强生成(RAG)。在用户提问时,先检索特定的外部数据,把检索结果作为上下文传递给LLM,以便大模型返回更精准的结果。今天我...
创建Agent 模块 智能体模块负责创建一个 LangChain 智能体,该智能体执行各种工具以生成响应。 nestg mo agentnestg s agent/application/agentExecutor --flatnestg s agent/application/dragonBall --flatnestg s agent/presenters/http/agent --flat
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; ...
workflow.add_edge("action", "agent") 1. 复制 编译工作流: app = workflow.compile() # app 1. 2. 3. 复制 调用LangGraph - 提问: from langchain_core.messages import HumanMessage inputs = {"messages" : [HumanMessage(cnotallow="在大型语言模型的背景下,RAG是什么?它是什么时候出现的?")]}...