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Aiinfra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...
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...
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...
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...
简介:本期文章,我们将向大家展示如何使用AgentScope中构建和使用具有RAG功能的智能体,创造AgentScope助手群,为大家解答和AgentScope相关的问题。 1.前言 在前几期的文章中,我们由浅入深地介绍了怎么用AgentScope构建一个带有@功能的对话、如何搭建一个简单的五子棋游戏,也带领大家一起构建了一个既能动态反思、也能...
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...
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 AgentScope的GitHub示例库:https://github.com/modelscope/agentscope/tree...
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...
LangGraph应用:增强的RAG应用 LangGraph应用:自修复代码助手 LangGraph应用:Multi-Agent系统 LangGraph应用:构建Web Agents 由于官方文档较为晦涩,加上LangChain一贯的“重量级”风格。为了更好地帮助深入浅出的理解LangGraph,并照顾到没有LangChain基础的朋友,我们首先来了解一些“预备知识”。
Agentic RAG Router 架构 Agentic RAG 的核心是一个智能路由器(Agent),负责理解用户查询并决定如何处理。整个系统通常由以下模块组成: AI Router (Agent) 使用大型语言模型(如 GPT 或其他 LLM)作为路由器,分析查询的意图和类型。 基于查询选择最合适的检索模块和生成模块。