2 Agent智能RAG模式原理 3 Agent智能RAG模式实现 4 结论 参考资料 作者:张长旺,旺知识 检索增强生成(RAG)设计模式通常用于在特定数据域中开发大语言模型(LLM)应用。然而,RAG的过往的研究重点主要在于提高检索工具的效率,例如嵌入搜索、混合搜索和微调嵌入,而忽视了智能搜索。本文介绍了一种受人类研究方法启发的新方法...
RAG 整合实时数据:通过检索股市行情、财报数据,Agent 自主生成投资分析报告。 电商客服: 动态响应用户需求:Agent 调用 RAG 检索商品知识库,结合用户历史订单推荐个性化方案。 四、未来趋势:RAG 与 Agent 的协同进化 技术融合方向 Agentic RAG(智能体驱动的动态检索生成): 动态检索策略:Agent 根据问题类型选择向量搜索、...
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Agent基于推理结果的智能体 Agent智能体是基于大模型的推理结果，并结合工具触发下一步行为和交互的实体。在AI大模型时代，Agent可以被理解为具备基于思考结果并可以与环境进行交互的实产品或能力。Agent的构建在大语言模型的推理能力基础上，能够自主地感知环境、做出决策并执行任务。举个例子来方便理解：想象一个机器人...
可以看到,基于大模型的AI Agent,就是把强大的语言模型和一套可以主动行动的机制结合起来,让它不仅能“懂”能“想”,还会“做”。 所以Agent与大模型之间的区别可以总结为: 大模型只是一个大脑,而Agent是一个完整体 大模型只会告诉你怎么做,而Agent会帮你做 ...
总之,知识库的存储载体往往是向量数据库,另外在数据存储和检索上,向量数据库以向量空间模型高效存储和检索高维数据,为 AI 大模型和 Agent 智能体提供强有力的数据支持。 八、知识图谱 知识图谱是一种基于实体和关系的图结构数据库,旨在表示和管理知识。它采用结构化数据模型来存储、管理和显示人类语言知识。
大模型RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)与Agent在人工智能领域各有其独特的功能和应用。以下是对两者区别的详细分析: 一、定义与功能 RAG(Retrieval-Augmented Generation)定义:RAG是一种结合了信息检索与生成技术的自然语言处理模型。它通过从大型知识库中检索相关信息,并在此基础上生成文本,从而增强文本...
Agent 智能体: 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent,并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具,如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。 LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。
我们要把 AI 大模型当做人的大脑,因此调用 AI 大模型,相当于调用一个人,把 AI 大模型当人看,TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果,但结果不一定正确。 因此在 AI 大模型的推理基础上,通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI(通用人工智能)。这些技术到底有哪些区别...