通过这些步骤,代理RAG系统能够有效地处理复杂的查询和任务,提升组织的数据检索和生成能力,从而改善决策过程并自动化复杂的工作流程。 与传统RAG的比较 传统的RAG(检索增强生成)系统与Agentic RAG系统之间存在显著差异,这些差异体现在功能、用户意图理解和响应准确性等多个方面。 在功能上,传统RAG系统主要依赖于大型语言模...
通过这些步骤,代理RAG系统能够有效地处理复杂的查询和任务,提升组织的数据检索和生成能力,从而改善决策过程并自动化复杂的工作流程。 与传统RAG的比较 传统的RAG(检索增强生成)系统与Agentic RAG系统之间存在显著差异,这些差异体现在功能、用户意图理解和响应准确性等多个方面。 在功能上,传统RAG系统主要依赖于大型语言模...
四、LLM、RAG与Agent的深度融合 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...
AI Agent 训练营 - 构建RAG多模态智能体:一站式掌握从LLM-RAG到多模态AI Agent。由 NVIDIA 发起,微软 Reactor 联合支持的「NVIDIA AI-AGENT」暑期线上训练营已经开营啦!NVIDIA 企业开发者社区经理何琨(Ken He)将在训练营,带我们全方位了解 LLM(Large Language Model
大模型Agent+RAG企业级项目实战:带你手把手打造个性化定制数字人,原理讲解+代码解析,草履虫都能学明白!(智能体|知识库|LLM|提示词)共计3条视频,包括:1 Agent+RAG企业级实战-数字人项目介绍、2 Agent+RAG个性化定制数字人项目效果预览1、3 Agent+RAG个性化定制数字人
大语言模型的RAG和Multi-agent的llmops平台 最近一直想部署一个基于自己论文数据(rag)相关的金融chatbots,甚至集成数据分析、时序预测的multi-agent。 以前一直关注langchain怎么开发微调(或RAG)部署LLMs...
AI Agent 训练营 - 构建RAG多模态智能体:一站式掌握从LLM-RAG到多模态AI Agent|Phi-3+NIM应用实战由 NVIDIA 发起,微软 Reactor 联合支持的「NVIDIA AI-AGENT」暑期线上训练营已经开营啦!来自 Microsoft 以及 NVIDIA 的技术专家将通过为期4天的系统性学习,帮助初学者深入了解 NVIDIA NIM 平台的特色,并掌握在该...
在自然语言处理领域,LLM Agent(Large Language Model Agent)作为一种强大的工具,已经展现出其在生成高质量文本内容、回答各种问题以及进行对话方面的卓越能力。而在LLM Agent的众多技术中,RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术因其能够结合检索和生成两种方式,优化召回多样性,而备受关注。本文将深入探讨RAG...
层次化任务Agent:这种Agent能够深入挖掘任务的细节,确保每一步操作都精准无误。 指令级检索增强生成(RAG)技术:这是一种智能检索技术,能够在海量数据中迅速定位到最相关的维护方案,极大地提高了检索的效率和准确性。 LLM-R框架的关键步骤如下: 整个过程的目标是利用LLMs来剖析复杂维护任务,并精确检索相应的维护方案。
大模型(LLM)检索增强生成(RAG)智能体(Agent)定义大型语言模型(LLM),如GPT系列、BERT等,是利用大量文本数据训练的模型,能够生成连贯的文本、理解语言、回答问题等。检索增强生成技术结合了传统的信息检索技术和最新的生成式模型。它先从一个大型的知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成回答。智能体是...