综上所述,RAG和Agent在定义、应用场景以及核心功能与特点等方面存在显著差异。RAG主要关注于信息检索和文本生成的结合,适用于需要处理大量文本数据和生成高质量文本内容的场景;而Agent则更侧重于自主行动、感知环境和做出决策的能力,适用于需要智能实体与环境进行交互和适应变化的场景。在实际应用中,我们可以根据具体需求和场景选择合适的技术方案来实现目标。©2024 Baidu |由 百度智能云 提供计...
RAG(Retrieval-Augmented Generation)和Agent在定义、功能、核心技术与工作原理、应用场景与优势等方面存在显著差异。RAG主要结合信息检索与生成技术,专注于知识密集型任务,而Agent则是一个能够自主执行任务或做出决策的智能实体,适用于复杂任务和不确定环境。以下将从多个维度详细展开两者的区别...
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”、...
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。
RAG:AI的“查资料”能力,让AI先查资料再回答问题,使回答更准确,比如一个学生写论文时去图书馆查资料。 Agent:AI的“思考决策”能力,能自己思考并采取行动来完成任务,像一个私人助理根据你的需求自主完成任务。 MCP:AI的“使用工具”能力,让AI能够与外部工具交流的通用语言,像一个万能转接头,让AI能够连接和使用...
AI Agent:智能行动者 AI Agent是融合大语言模型(LLM)与检索增强生成(RAG)技术的智能实体,具备环境感知、自主理解、决策及执行能力。它基于LLM实现自然语言交互,借助RAG增强知识获取,形成综合智能体系。AI Agent独立思考,调用工具,高效完成复杂任务,是智能时代的关键技术之一。其出现不仅推动了技术进步,更深刻改变了人类...
目的，字数。1、RAG是通过外挂知识达到让llm在垂直领域应用落地的目的，Agents就是让llm学会现实世界中的各种“规则”。2、rag是三个字母，agent是5个字母。
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