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...
通过结合Agent、RAG和LangChain,可以构建一个高效、智能的客服问答系统。Agent负责与用户交互,RAG提供准确和丰富的回答,LangChain则确保系统的持续优化和改进。这种协同工作不仅提高了客服系统的效率和准确性,也提升了用户的满意度和体验。 希望能够帮助你更好地理解Agent、RAG和LangChain之间的关系,以及它们在智能客服问答...
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...
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...
Agent治理:面向自动化运维、边缘智能及医疗决策支持等场景,全新推出智能体可信治理方案,实现从环境感知、策略生成到行动执行的全链路风险检测和管控,重点解决重复任务、状态漂移、越权访问、隐私泄露、幻觉等可靠性相关难题,打造助力边缘智能、自动化运维、工业制造等高价值领域的智能Agent信任基座。
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 ...
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。
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治理:面向自动化运维、边缘智能及医疗决策支持等场景,全新推出智能体可信治理方案,实现从环境感知、策略生成到行动执行的全链路风险检测和管控,重点解决重复任务、状态漂移、越权访问、隐私泄露、幻觉等可靠性相关难题,打造助力边缘智能、自动化运维、工业制造等高价值领域的智能Agent信任基座。
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。 7、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。