不知道你的感受是什么,给我最直观的感受是,最近大家都或多或少的在使用 Agent,现在很多的 AI 相关的实践也都离不开 Agent,但是 km 上关于 Agent 的文章还是比较少。 三金哥:我觉得可能的原因是大家对于 Agent 的应用都还在摸索中,我估计最近关于 Agent 的文章会逐渐多起来了。 大师兄:我也是这么认为的。让我...
大模型Agent能够自动化复杂计算机任务,但在处理现实任务时泛化和专业化能力不足。为此,本文作者提出了AgentStore,一个可扩展的平台,能够集成不同代理来自动化计算机任务。AgentStore支持用户添加第三方代理,使系统功能不断扩展,适应操作系统的变化。 除此之外,作者还设计了一个核心MetaAgent,使用AgentToken策略来管理各种...
不知道你的感受是什么,给我最直观的感受是,最近大家都或多或少的在使用 Agent,现在很多的 AI 相关的实践也都离不开 Agent,但是 km 上关于 Agent 的文章还是比较少。 三金哥:我觉得可能的原因是大家对于 Agent 的应用都还在摸索中,我估计最近关于 Agent 的文章会逐渐多起来了。 大师兄:我也是这么认为的。让我...
从技术架构上来看，除了最上面的用户界面层和最下面的档案知识库之外，“兰台知音”最核心的部分就是被称为知识问答系统三件套的AI智能体（AI Agent，简称“Agent”）、检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）和大语言模型（Large Language Model，LLM）。以下自顶向下逐层进行介绍：1、用户界面层 这是用...
RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能,涵盖从文档摄入到检索的所有内容,支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。 Agent 智能体: 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent,并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具,如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffus...
之前解密Prompt系列19. LLM Agent之数据分析领域的应用章节提到的微软的MetaInsight也引入了类似的打散逻辑。其中 内容的整体价值=每条内容的价值之和-内容之间重合的价值 两两内容重合价值=两条内容打分的最小值*内容重合率 那放到RAG框架可能就可以使用以上的信息熵来作为打分,相似度来作为重合率 ...
LLM、RAG和Agent技术是人工智能领域的重要组成部分,它们相互关联、相互促进,共同推动着人工智能技术的发展和应用。通过深入了解这些技术的概念、关系和应用场景,我们可以更好地把握人工智能技术的发展趋势和未来方向,为人工智能技术的创新和应用提供有力支持。 同时,我们也应该看到,这些技术的发展还面临着诸多挑战和问题,...
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，本文展示了这些技术如何在实际中提供解决方案，从而极大地提升了操作效率和用户体验。“人工智能正在变得越来越聪明。问题不是人工智能是否会超过人类，而是何时会超过。"——...
函数调用和Agent有各种组合,在这里我们将通过函数调用调用RAG检索增强生成机制,并使用结果生成输出。 本文将介绍如何使用Langchian、Autogen、Retrieval Augmented Generation(RAG)和函数调用来构建超级AI聊天机器人。 一、什么是Langchain? LangChain是一个开源库,为开发人员提供了构建由大型语言模型(LLM)支...
结合RAG技术和智能体,系统能够实时从供应商数据库、仓库库存记录和销售数据中检索关键信息,智能调整库存水平,减少库存积压和缺货风险。 引言 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...