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,...
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...
代理式RAG(Agentic RAG)作为传统检索增强生成(RAG)系统的进化版本,克服了传统方法的局限性,提供了更为先进的信息检索和处理能力。本文将介绍代理式RAG(Agentic RAG)的关键特性,包括自适应推理、协作代理网络和动态规划等,这些特性能够保证系统在企业环境中的实际应用变得更加高效和精准。 我们会介绍代理式RAG的架构、环...
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。"——...
过去,我们曾经有几篇文章介绍代理、多代理系统,特别是代理的应用; 今天,我们将换个角度,聚焦于大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)以及人工智能代理(AI Agent)三者间的关联性,通过比较以揭示AI Agent在现代技术生态系统中的独特地位和重要性。 由于LLM和AI Agent过去曾经介绍过,不再重复说明,但并未介绍过RAG,本...
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...
三金哥:ChatGpt、混元、元宝、copilot、模型训练、RAG、LangChain、智能客服、智能 NPC、AGI、智能体? 大师兄:随着 LLM 的发展,LLM 在我们日常的工作、学习和生活中扮演的角色越来越重要,上面的这些概念你肯定都听说过、了解过以及使用过,那么他们之间是怎样的关系呢。
AIAgent是融合大语言模型(LLM)与检索增强生成(RAG)技术的智能实体,具备环境感知、自主理解、决策及执行能力。它基于LLM实现自然语言交互,借助RAG增强知识获取,形成综合智能体系。AIAgent独立思考,调用工具,高效完成复杂任务,是智能时代的关键技术之一。其出现不仅推动了技术进步,更深刻改变了人类生活与工作的方式,展现了强...
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,而且为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。正确理解这三者的概念及其之间的关系是做好面向AI编程开发的基础: 大模型(LLM) 检索增强生成(RAG) 智...
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...