通过给 LLM 模型参考,解决 LLM 的幻觉,以提高输出结果的正确性:适当的给模型一些参考,也就是通常所属的 one-shot 或者 few-shots,让 LLM 知道输入和输出之间的对应关系。 让LLM 进行自检自查:由于各种原因,特别是在和 LLM 交互的步骤比较多,提示词比较长的情况下 LLM 的回答有可能是错误的,这时一个可选的选...
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...
上下分别与Agent层、RAG层相连，按照Agent的调用请求或RAG检索到的文本，将问题或者相关文本输入到LLM中，获取其生成的回答或者推理结果。大语言模型 语言模型接口后面的LLM已经比较成熟，类似“兰台知音”这样的互联网应用直接调用常见的LLM即可，比如文心、通义、豆包等；当然也可以选择档案行业垂直大模型，比如八九数码...
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。 后端...
RAG更像一个权衡当前LLM技术之后,在应用中产生的中间产物!! Retrieval-Augmented Generation: Agent原理架构 Ref:https://python.langchain.com/docs/modules/data_connection/document_loaders.html LangChain经典架构图 langchain框架中使用chunk_size(字符长度),voerlap(字符前后重叠长度)两个参数控制文档切分 ...
智能体Agent几乎自第一个 LLMAPI发布以来就一直存在,其想法是为一个能够推理的 LLM 提供一套工具以及需要完成的任务。这些工具可能包括一些确定性函数,比如任何代码函数或外部 API,甚至包括其他代理,这种 LLM 链接思想就是 LangChain 来源。 代理本身就是一个巨大的话题,OpenAI 助手基本上已经实现了很多围绕 LLM 所...
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)已成为推动该领域进步的关键技术。它们不仅改变了我们与机器的交互方式,还为各种应用和服务的开发提供了前所未有的可能性。本文将深入探讨这三者的概念、关系及其在AI领域的应用。 一、技术定义与关系 1. 大型语言模型(LLM) 大型语言...
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: ...
AI Agent:智能行动者 AI Agent是融合大语言模型(LLM)与检索增强生成(RAG)技术的智能实体,具备环境感知、自主理解、决策及执行能力。它基于LLM实现自然语言交互,借助RAG增强知识获取,形成综合智能体系。AI Agent独立思考,调用工具,高效完成复杂任务,是智能时代的关键技术之一。其出现不仅推动了技术进步,更深刻改变了人类...
LLM通过预训练掌握复杂的语言模式，而RAG则通过信息检索增强回答的准确性和相关性。AI Agent则综合了LLM的语言处理能力和RAG的信息检索功能，展现出强大的自主执行和决策能力。通过具体的应用案例，如智能旅行助手和智能客服系统，本文展示了这些技术如何在实际中提供解决方案，从而极大地提升了操作效率和用户体验。“人工...