camel正在探索Native RAG经典方法和Advance RAG先进方法在multi-agent框架中的应用,在Native RAG中,camel引入了qdrant库作为核心组件,并同时集成了unstructured, SentenceTransformers等热门开源组件。 3.1 向量数据库qdrant qdrant是一个开源的向量相似度搜索引擎和向量数据库,github热度很高,是由rust编写的,Qdrant的特性强大,...
本系列想学习如何从零开始搭建一个multi-agent系统并融入到应用中,这篇文章主要写其中的LLM-agent的核心模块RAG和向量数据库,以及Camel系统中是如何使用RAG。 1.为什么要用RAG(检索增强生成) 先聊下什么是RAG,为什么我们要用RAG: RAG和向量数据库本身不是很新的技术,传统的搜广推里也用的比较成熟了,但是今年 LLM...
从AgentScope的multi-agent角度来看,RAG可以为每个agent提供更加客制化的回答问题能力。在某些应用中,RAG技术可以和工具调用、CoT等agent技术结合,创造出更加可靠、多才多艺的智能体。 AgentScope中构建RAG智能体 应用总览 在样例中,我们利用了RAG技术来构建一个AgentScope答疑助手群的应用。这个应用由四个agents组成,除...
"sys_prompt": "You're a helpful assistant about coding. You can very familiar with the framework code of AgentScope.","model_config_name": "qwen_config","emb_model_config_name": "qwen_emb_config","rag_config": {"load_data": {"loader": {"create_object": true,"module": "llama...
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...
它评估LLM系统性地遍历网站子页面以获取对应信息的能力。同时我们提出了WebWalker,一个通过explorer-critic范式模拟人类网页导航的multi-agent框架。广泛的实验结果表明,WebWalkerQA具有挑战性,证明了结合WebWalker的RAG在实际场景中通过横向搜索和纵向页面挖掘集成的有效性。
通过上述的三个模块,AgentScope 建立了对系统提示的支持,更多的细节请参考 AgentScope 教程。 总结 AgentScope 的新版本主要从 RAG,可视化和系统提示优化三个角度进行了更新,旨在降低开发者的开发代价,提供更加友好的开发体验。欢迎广大的多智能体应用开发者尝鲜 AgentScope 新版本,也欢迎在GitHub上🌟和关注 AgentScop...
知识助手(Knowledge Assistants)的终极形态是多智能体系统,它通过RAG技术起步,逐渐发展出高级Agent能力,最终实现Multi-Agent协同工作,以提供更高效、智能的服务。一些关键点: 知识助手的演进:为了超越简单的搜索和问答,知识助手需要发展更高级的数据和检索模块、单智能体查询流程,以及多智能体任务解决者。
LangGraph的实现方式是把之前基于AgentExecutor的黑盒调用过程用一种新的形式来构建:状态图(StateGraph)。把基于LLM的任务(比如RAG、代码生成等)细节用Graph进行精确的定义(定义图的节点与边),最后基于这个图来编译生成应用;在任务运行过程中,维持一个中央状态对象(state),会根据节点的跳转不断更新,状态包含的属性可...
ai agent智能体开发,rag智能助手开发、rpa自动化机器人、autogen多智能体开发 课程简介 1、快速了解aigc2、国内外大模型3、提示词从入门到熟练4、输入了解提示词5、ai agent-coze制作智能体6、通过workflow制作智能体 7、rag从入门到深入 8、大模型的函数调用 9、dify和fastgpt制作智能体 10、多agent框架-autogen...