三者之间,AIAgent是主导者,LLM是智慧源泉,RAG则是知识桥梁。它们相互协作,共同构建起一个高效、智能的任务解决体系。在这一体系中,AIAgent能够灵活应对各种复杂场景,通过精准拆解、有序解决,最终实现任务的圆满完成。 AIAgent的深度剖析:基础架构与智能运作 AIAgent,作为智能领域的杰出代表,其高效运作离不开精心构建的...
智能体(Agent)则在更高层次上使用LLM和RAG,结合自身的感知和决策能力,在各种环境中执行具体的任务。 因此,可以理解为LLM是基础,RAG是在LLM基础上的进一步应用,而智能体则是综合运用LLM和RAG以及其他技术,在更复杂环境中进行交互和任务执行的实体。这种关系体现了从基础技术到应用技术再到实际应用的逐级深入。 随着技...
Agents, 如果说 RAG 是通过外挂知识达到让 llm 在垂直领域应用落地的目的,Agents 就是让 llm 学会现实世界中的各种“规则”,比如互联网的各种 API,比如 web 上的各种按钮交互怎么做等等,几年前有个哥们供职于国内做 App 测试服务的头部企业,提出了一个很灵魂拷问的问题,能不能把机器学习应用于 App 自动测试?当...
检索增强生成(RAG) 代理(Agent) LLM优化器(LLMO) 在这个层次体系中,通用问答是最基础、最简单的应用,而LLM优化器则是最复杂、最强大的应用。下面,我们将详细介绍每个层次的特点及其适用场景。 1. 通用问答(General QA) 通用问答是LLM应用的基础层次,主要用于回答基于模型自有知识或给定上下文的问题。 无上下文问答...
在应用性能和领域方面,RAG被运用于文本生成领域,Agent主要致力于智能控制和决策领域,而Agentic RAG则更强调个性化推荐和智能对话。每种技术分别拥有其独特优势及一定局限:RAG善于利用知识库完善文本生成,Agent展示了强劲的决策能力,而Agentic RAG兼具两者之长。随着智能技术的发展,这三者之间将会更加紧密地融合,形成能力更...
基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展 LLM探秘:想要深入了解人工智能界的“新宠”大型语言模型(LLM)吗?本文将带你走进 LLM 的世界,从入门知识到实际应用,全方位解读这个充满魔力的“大模型”。我们将一起揭开 LLM 的神秘面纱,领略其在各个领域的独特魅力。无论你是初学者还是有一定基础的 AI 爱好者...
简单地说,AutoGen和LangChain都是用于开发LLM驱动的应用程序的框架。然而,两者之间存在一些关键区别: AutoGen是一个多智能体框架,而LangChain是一个单智能体框架; AutoGen更专注于代码生成,而LangChain更专注于通用NLP任务 三、什么是检索增强生成? 检索增强生成RAG是一种人工智能框架,它从外部知识来源...
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表: 工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程,利用以下所有功能以及更多功能。
LLM、RAG与Agent的应用已经渗透到各行各业。在法律领域,RAG技术可使法律AI助手更加强大,帮助律师快速检索相关法律条文和过往案例;在娱乐行业,智能体可以根据用户的喜好和需求,提供个性化的内容推荐和服务;在自动驾驶领域,智能体可以感知环境并采取行动,实现车辆的自主驾驶和智能导航。随着...