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...
6. 图基代理RAG 图基RAG系统通过集成图数据结构进行高级推理,扩展了传统RAG。 6.1 Agent-G:图RAG的代理框架 核心思想:使用图知识库和反馈循环动态分配任务给专业化代理。 工作流: 从图知识库中提取关系(如疾病到症状的映射)。 补充来自外部源的非结构化数据。 使用批评模块验证结果并迭代优化。 优势: 结合结构...
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...
大模型入门教程,LLM/Agent/RAG/显存优化模型并行/本地部署/模型训练/推理/注意力/入门必看,详细讲解!共计31条视频,包括:大模型技术栈-脑与神经科学基础01、大模型技术栈-脑与神经科学基础02、大模型技术栈全览-内容总览等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
LLM-R框架的结构和组件包括三个关键部分:指令级RAG机制、LORA-KR损失和层次化任务基础Agent模块。 指令级RAG(Instruction-level RAG): 作为智能体的核心工具,指令级RAG技术大幅提升了检索特定维护对象方案的效率和准确性。 用户或智能体识别维护任务的关键词后,这些关键词被输入到RAG工具中,转换为模型可以处理的向量格...
在AI开发中,LLM、RAG与Agent三者之间存在着紧密的联系和相互作用。LLM提供了基础的语言理解和生成能力;RAG在此基础上增强了AI的信息检索和整合能力;而Agent则综合运用这些能力,实现了更加自然、高效和个性化的交互体验。例如,在医疗领域,医生可以利用搭载RAG技术的医疗AI系统快速从医学知识库中检索信息,辅助诊断。同时,...
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。