agent 则是一个更为宽泛的概念,代表的是具有智能行为的整体系统,它包括了感知、推理、决策以及执行等多个环节,而不仅仅是发起函数调用这一动作。 总结来说,function_call 是构建高效、智能Agent的重要组成部分,用于实现Agent对外部世界的操作接口和交互能力,而Agent则是包含了更多复杂逻辑和生命周期管理的完整实体。 ...
agent 则是一个更为宽泛的概念,代表的是具有智能行为的整体系统,它包括了感知、推理、决策以及执行等多个环节,而不仅仅是发起函数调用这一动作。 总结来说,function_call 是构建高效、智能Agent的重要组成部分,用于实现Agent对外部世界的操作接口和交互能力,而Agent则是包含了更多复杂逻辑和生命周期管理的完整实体。 ...
agent 则是一个更为宽泛的概念,代表的是具有智能行为的整体系统,它包括了感知、推理、决策以及执行等多个环节,而不仅仅是发起函数调用这一动作。 总结来说,function_call 是构建高效、智能Agent的重要组成部分,用于实现Agent对外部世界的操作接口和交互能力,而Agent则是包含了更多复杂逻辑和生命周期管理的完整实体。 ...
LongLLMLingua: Accelerating and Enhancing LLMs in Long Context Scenarios via Prompt Compression Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contextshttps://api.python.langchain.com/en/latest/document_transformers/langchain.document_transformers.long_context_reorder.LongContextReorder.html# 针对文档...
几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14. LLM Agent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验,有些新的感悟,借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频(需访问国外网站)A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance ...
几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14. LLM Agent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验,有些新的感悟,借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频(外网)A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance ...
之前解密Prompt系列19. LLM Agent之数据分析领域的应用章节提到的微软的MetaInsight也引入了类似的打散逻辑。其中 内容的整体价值=每条内容的价值之和-内容之间重合的价值 两两内容重合价值=两条内容打分的最小值*内容重合率 那放到RAG框架可能就可以使用以上的信息熵来作为打分,相似度来作为重合率 ...
3.7. RAG中的智能体Agent 智能体Agent几乎自第一个 LLM API 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。
几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14. LLM Agent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验,有些新的感悟,借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频(外网)A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance ...
而在LLM Agent中,RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种基于检索的对话策略,其核心目标在于优化召回多样性。本文将深入探讨RAG的原理、实现方式以及在实践中如何提升召回多样性。一、RAG的原理RAG的核心思想是在生成回复时,结合检索和生成两种方式。具体来说,RAG会先从语料库中检索与对话主题相关的文档,然后利用LLM...