作为AI发展的核心驱动力,检索增强生成(RAG)通过动态知识融合技术突破大模型的静态知识边界;智能体(Agent)借助自主决策与多任务协同能力重构人机协作范式;多模态大模型则依托跨模态语义理解技术解锁复杂场景的落地潜力。三者协同演进,不仅攻克了数据时效性、隐私安全与专业适配等关键难题,更在医疗诊断、金融风控、智能制造等...
为了复制这种方法,建议开发一个由语言模型(LLM)提供支持的智能Agent,用于管理与用户的对话。Agent自主确定何时需要使用外部工具进行研究,制定一个或多个搜索查询,进行研究,审查结果,并决定是否继续进一步研究或寻求用户的澄清。此过程一直持续到Agent认为自己已准备好向用户提供答案为止。 3 Agent智能RAG模式实现 可以借助A...
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...
4、函数 API 返回的内容咋处理? Agent 把 Function Calling 函数 API 调用返回的结果返回给大模型,大模型进一步加工处理后返回给用户最终结果。 五、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...
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...
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 ...
decoder的模型主要是在那个embedding模型的训练上，生成一些向量用的，目前在embedding这个领域，Encode decode还是主流方案，但是在那个大语言模型这个方面的话decode是主流了。去年分两个阶段，先在无监督的语链上，基于下一个词预测这个任务，去训练一个预训练模型，在预训练中进行精调，现在精调主要就是SFT加RLHF...
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...
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。
三、融合Agent和Rag融合的方案&流程 OK,现在我们将两个流程融合在一起。 让Agent来处理用户的提问,调用rag的能力,获取chack片段进行观察思考。 同时围绕用户的提问来进行解答 效果:从而规避掉check中不相关的问题和有干扰的内容,防止模型强行对check内容与用户提问进行关联 ...