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...
RAG 与 Agent 分别代表了大模型时代的 “知识增强” 与 “自主决策” 两大核心方向。RAG 通过检索外部知识提升生成准确性,而 Agent 通过动态规划与工具调用实现复杂任务自动化。本文带您了解大模型RAG与agent的定义差异、技术对比、RAG与Agent融合的标杆案例。 一、核心定义:RAG 与 Agent 的本质差异 RAG(检索增强生...
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...
Agent更适合应用于需要协调多种工具和资源,完成复杂业务流程的场景,如办公自动化、智能运维等。在这些场景中,Agent能够自主地完成任务,提高办公效率,实现业务流程的自动化和智能化。 此外,从技术特点上来看,RAG在生成内容时主要依赖于输入的问题和检索到的信息,其自主性相对有限;而Agent则具有更高的自主性,它能够根据...
总之,Agent 智能体 = 大语言模型的推理能力 + 使用工具行动的能力。 六、知识库 对于企业而言,构建一个符合自身业务需求的知识库是至关重要的。通过RAG、微调等技术手段,我们可以将通用的大模型转变为对特定行业有着深度理解的“行业专家”,从而更好地服务于企业的具体业务需求。这样的知识库基本上适用于每个公司各...
Agent（智能体）：AI执行任务的“代理人”在LangChain框架中使用RAG技术创建专用的Agent 小结 我先来画...
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能够连接和使用各种外部工具和数据源。 MCP、RAG、Agent的关系 ...
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: ...
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 模型本身不会使用工具,而Agent会使用工具 大模型通常不会记忆,而Agent则具备记忆能力 Agent借助大模型来实现理解与规划能力 03 ...