以我开发的一个AI任务拆解器为例，最初的设计是基于LLM和RAG技术，用户输入想法，AI自动拆解任务、搜索信息并生成策略。听起来很完美，对吧？但实际应用中，这种固定工作流的局限性很快就暴露出来了。用户想通过多轮对话优化结果，单轮RAG就力不从心了。在客服场景中，用户想退货，但丢失了收据，只有包装盒和订单...
向量数据库顾名思义是一个用于查询的数据库,它是RAG框架的核心之一,它提供了一个可供高效处理和存储向量化数据的数据库,这些数据库能够处理高维度数据,也能提供ANN查询,如今向量数据库被看作Ai infra的关键一环,专门用于存储,索引和查询向量的数据库系统。 以下是是经典的基于向量数据库的应用框图: 拆解一下可以分...
最开始在我开发这个 AI 应用的时候也是基于 LLM 设定固定的 workflow,RAG 在其中是一个标准流程。 这是个 AI 驱动的任务拆解器,只要你输入一个想法,AI 就可以基于特定的工作流,拆解任务,然后搜索信息 RAG 内容返回,最终告诉你你的这个想法如何能转化为一个可落地的 MVP 策略。 你只需要描述想法,通过 LLM 的 ...
因此可以把webwalker中的memory拼接到rag链路上,这种横向和纵向整合表现出色,在所有类别和难度的数据集上效果均有提升,证明了垂直探索页面对于提升RAG性能的潜力。这是对RAG二维探索的首次尝试! 此外,对webwalker 的挖掘点击次数进行scale up,看是否能得到更好的、更多的memory信息,随着挖掘点击次数的增大,不仅在webwalk...
在这一设计之上,为了方便对“知识”进行管理,AgentScope 进一步提出了“知识库”(KnowledgeBank)的概念。作为一个统一管理多个“知识”的平台和容器。“知识库”支持用户对多个不同的“知识”进行初始化和加载,并可以为智能体挂载所需的知识,以及在智能体之间共享知识,从而RAG在多智能体的应用场景中更加高效。
向量数据库顾名思义是一个用于查询的数据库,它是RAG框架的核心之一,它提供了一个可供高效处理和存储向量化数据的数据库,这些数据库能够处理高维度数据,也能提供ANN查询,如今向量数据库被看作Ai infra的关键一环,专门用于存储,索引和查询向量的数据库系统。
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。 2.2AgentScope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...
2025年最新、最硬核LangChain+DeepSeek v3全栈开发的课程,8小时超长合集,带领大家从零掌握LangChain全栈开发技能,覆盖RAG、LCEL、Multi-Agent等核心模块,结合DeepSeek v3模型实现企业级AI应用落地! ✅置顶评论扫码加入【赋范大模型技术社区】,领【本视频完整课件】,以及更多【海量硬核独家技术干货】内容+无门槛技术...
本研究在SurgBox手术沙盒系统中使用了语言大模型(LLMs)和角色知识定制的检索增强生成(RAG)技术来模拟各种手术角色,包括主刀医生、助手医生、器械护士、巡回护士、病房护士和麻醉师等。这种模拟提供了一个无风险的学习环境,让外科医生能够通...
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 AgentScope 项目。 延伸阅读和资源 论文及研究资料:https://arxiv.org/abs/2402.14034 ...