RAG in Agents:代理使用RAG在生成响应前进行信息检索,确保答案的准确性。 LangChain in Agents:LangChain负责结构化代理的处理流程,从查询处理到数据检索、处理及生成响应,确保每一步都有效执行。 LangChain and RAG:LangChain可以将RAG作为工作流的一部分,实现高效的信息管理。🌐 示例场景 Agent:如聊天机器人,用于...
三、检索增强生成(RAG) RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术是一种集成检索与生成双重能力的知识增强方案,旨在应对复杂多变的信息查询和生成挑战。在如今的大模型时代背景下,RAG 巧妙地引入外部数据源,比如:本地知识库或企业信息库,为 AI 大模型赋予了更强大的检索和生成实力,从而显著提升了信息查询和生成的品质。
在探讨“RAG”(Retriever-Augmented Generation)与“Agent”之间的区别时,我们首先需要明确两者各自的定义、应用场景以及核心功能。以下是对这两者的详细对比分析: ### 一、定义与概念 1. **RAG(Retriever-Augmented Generation)** - **定义**:RAG是一种结合了信息检索和文本生成技术的模型架构,旨在通过引入外部知识...
当RAG与Agent结合时,技术挑战呈几何级增长。在医疗咨询场景中,系统需要同时完成病历检索、症状分析和沟通策略选择。这时候的架构设计要考虑模块间的信息流转效率,避免因等待某个模块响应而降低整体交互速度。有些团队尝试将检索过程异步化,在Agent生成回应的同时并行执行下一轮检索预加载。 工程落地时面临算力与效果的权衡...
这波AI浪潮,很多新词把人都绕晕了,如AI Agent(人工智能代理)、RAG(检索增强生成)、向量知识库、提示词工程、数据提取和解析、自然语言处理(NLP)、知识图谱以及图处理等。本文试图深入探讨这些概念,让大家一下子就能分辨。同时,我试图让他们在AI PaaS(平台即服务)概念框架下整合,便于理解这些异构的概念。
总之,RAG 技术就是给大语言模型新知识。 —3— 智能体(Agent) 在AI 大模型时代,任何具备独立思考能力并能与环境进行交互的实体,都可以被抽象地描述为智能体(Agent)。这个英文词汇在 AI 领域被普遍采纳,用以指代那些能够自主活动的软件或硬件实体。在国内,我们习惯将其译为“智能体”,尽管过去也曾出现过“代理”...
-Agent则是一个更广泛的概念,涉及智能体在多个任务中的执行能力,包括但不限于对话、任务执行和自动化操作。 两者的主要区别在于:RAG是一种特定的技术方法,主要用于增强信息生成,而Agent则是一个更为广泛的概念,代表一个具有任务执行和交互能力的智能体。
与RAG相比,Agent在创建查询路径和规划基于LLM的工作流方面表现更为出色,具有以下优势: 维护先前模型生成响应的记忆和状态。 根据特定标准利用各种工具。这种工具使用能力使得Agent与基本的RAG系统不同,因为它赋予LLM独立选择工具的控制权。 将复杂任务分解为更小的步骤,并规划一系列动作。
傅盛:重点打磨RAG和Agent两大方向 近日,猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛在猎户星空大模型发布会上透露,其团队配合基座大模型推出了七大方向的微调套件全家桶,其中重点打磨两大AI技术方向——RAG(检索增强生成)和Agent,以解决企业应用大模型技术时所面临的准确率和稳定性挑战,助力企业打造高质量的数字员工。
#人工智能##AI应用##AI大模型#随着AI人工智能技术的不断发展,一些领域有关的概念和缩写总是出现在各种文章里,像是Prompt Engineering、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等等,但是这些技术和概念也的的确确在AI大模型的发展中扮演着至关重要的角色。这些技术元素在多样化的形态中相互协作,共同推动...