2 Agent智能RAG模式原理 3 Agent智能RAG模式实现 4 结论 相关链接 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...
这里介绍Agentic RAG方案:一种基于AI Agent的方法,借助Agent的任务规划与工具能力,来协调完成对多文档的、多类型的问答需求。既能提供RAG的基础查询能力,也能提供基于RAG之上更多样与复杂任务能力。概念架构如下: 在这里的Agentic RAG架构中: RAG应用(RAG引擎,即借助索引实现检索并合成响应)退化成一个Agent使用的知识...
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和智能体(Agent)已经成为推动该领域进步的关键技术,这些技术不仅改变了我们与机器的交互方式,而且为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。正确理解这三者的概念及其之间的关系是做好面向AI编程开发的基础: ...
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和智能体(Agent)已经成为推动该领域进步的关键技术,这些技术不仅改变了我们与机器的交互方式,而且为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。正确理解这三者的概念及其之间的关系是做好面向AI编程开发的基础: 大模型(LLM)检索增强生成(RAG)智能体...
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和智能体(Agent)已经成为推动该领域进步的关键技术,这些技术不仅改变了我们与机器的交互方式,而且为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。正确理解这三者的概念及其之间的关系是做好面向AI编程开发的基础: ...
这里介绍Agentic RAG方案:一种基于AI Agent的方法,借助Agent的任务规划与工具能力,来协调完成对多文档的、多类型的问答需求。既能提供RAG的基础查询能力,也能提供基于RAG之上更多样与复杂任务能力。概念架构如下: 在这里的Agentic RAG架构中: RAG应用(RAG引擎,即借助索引实现检索并合成响应)退化成一个Agent使用的知识...
Agent的常见应用场景? AI Agent可以在很多场景下发挥作用,包括但不限于个人助理、客户服务、市场营销、决策支持、游戏仿真、智能家居、无人驾驶、机器人等。 以下是一些实际的例子: 1.智能客服 比如一家公司需要全天候解答客户问题。AI Agent可以根据客户问题调用大模型生成答案,还能主动查询库存信息、处理订单甚至提供...
实践产品介绍,TFlow Ai是面向B端业务场景Agent平台,能按流程处理任务(SOP),围绕目标来进行离散推理。能快速搭建Ai客服、AI导购等应用。产品允许LLM与环境进行交互,根据环境数据的反馈不断的调整行动计划/策略。且整个sop的过程是由文本来控制。 基础信息如下: ...
腾讯云大模型知识引擎(LLM Knowledge Engine)是一款专为企业客户和合作伙伴打造的平台,依托大模型技术,与企业独有的数据相结合,能够更快速、高效地构建包括Agent、RAG、工作流等多种应用形式,助力大语言模型在企业场景中的实际应用与落地。 优势: 快速构建大模型应用:提供多样化的开发方式,支持企业级Agent、RAG和工作流...
本视频简介:Agent应用进阶案例:健康档案助手智能体案例,Agent调用外部工具集成RAG功能检索本地健康档案知识库和调用外部工具完成将生成的健康报告以pdf文件下载到本地,使用CrewAI+FastAPI打造多Agent协作应用并对外提供API服务,一份代码同时支持gpt大模型、国产大模型(