1、RAG Agent 之间关系 RAG 作为 Agent 的知识组件。 RAG 常作为智能体(Agent)内的知识组件,为决策提供事实基础。 Agent 利用 RAG 访问相关信息,从而做出更明智的决策。 当RAG 与 Agent 结合使用(即 Agentic RAG)时,Agent 的决策能力和 RAG 的知识能力相互增强,提升整体性能。
RAG 和 Agent 的关系到底是什么?玄姐谈AGI 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 1.3万 3 01:06 App 让Agent带着Agent写代码,网友天才试验爆火。90分钟几乎全自主开发 4942 0 01:58 App RAG 中遇到表格数据怎么办? 2505 0 02:11 App 你的知识库效果为什么不好?(下) 5.5万 1225 18:17:...
一篇搞明白!MCP、RAG、Agent概念和关系 | #AI #大模型 #AI大模型 #MCP模型上下文协议 #rag #Agent #AI Agent #LLM +4发布于 2025-04-12 15:34・IP 属地湖南 赞同2 分享收藏 写下你的评论... 1 条评论 默认 最新 乌念 9 小时前· 上海 回复喜欢登录...
AGENT作为工作流的形式出现,则是将多个大模型和RAG的技术结合起来,形成一个能够完成特定任务的智能实体。 例如,在一个客服场景中,AGENT可以使用大模型来理解客户的问题,并利用RAG来查找公司内部数据库中的相关政策或解决方案,从而给出最合适的回答。这样,AGENT就能够提供既准确又个性化的服务。 大模型与RAG的关系: 基...
Agent与MCP的关系 MCP为Agent提供与外部系统交互的标准化接口。 Agent可以通过MCP调用工具、获取数据,扩展其行动能力。 MCP简化了Agent与多种外部服务的集成,提高了开发效率。 MCP与RAG的关系 MCP可以作为RAG系统获取外部知识的通道。 通过MCP连接的数据源可以丰富RAG的知识库。
我们用下面三张图来说明大模型与RAG的关系: 第一类工作流,基础的检索文档并回答;此工作流程非常适合用户入门,它将复杂的搜索任务简化为直观的聊天体验。 第二类工作流,出现了两个不同角色的大模型,它们之间有了分工,帮助实现翻译的能力。这也是我们常说的AGENT体系或者MOE架构,一个工作会有多个模型的参与完成。
RAG从“检索式”到“认知式”的转变 | 自主编程Agent迈向更复杂更专业,RAG在实际编程场景中的“短板”逐渐暴露,局限性已难以满足现代软件开发对AI工具的严苛要求。从技术原理来看RAG通过检索外部知识库来增强语言模型的生成能力。但在编程领域的技术存在三大核心缺陷。其一,代码上下文割裂问题突出。由于代码具有强依赖性...
2.用友BIP全面上线以DeepSeek-V3和DeepSeek-R1作为基座大模型的智能服务,企业客户可以通过用友BIP3 R6智能平台的公有云、专属云模式使用相关服务。 AI智能体|用友YonGPT定位于深懂企业服务的垂类大模型,在最新的版本中,推出了分别基于智能体(Agent)、人机交互(HCI)、知识增强(RAG)应用框架的“智友”、“数智员工...