RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术是一种集成检索与生成双重能力的知识增强方案。它通过引入非模型训练所使用的外部数据源,为大模型赋予了更准确和更实时的信息检索实力,从而显著提升了信息查询和生成答案的质量。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...
在某些高级应用中,Function Calling功能可以视为AI Agent的一种具体行动表现形式,即智能体在执行任务过程中调用外部资源或服务的一种策略。例如,一个具备Function Calling能力的AI Agent在进行对话或解决问题时,能动态地发起函数调用来获取额外的信息或执行特定的操作,从而更好地服务于用户需求。 function_call 更侧重于...
RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索与生成技术的方法,让大模型LLM能根据实时检索到的信息来增强生成的内容准确性。 AGENT作为工作流的形式出现,则是将多个大模型和RAG的技术结合起来,形成一个能够完成特定任务的智能实体。 例如,在一个客服场景中,AGENT可以使用大模型来理解客户的问题,并利用RAG来查找公...
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。 ...
大模型(LLM)检索增强生成(RAG)智能体(Agent)定义大型语言模型(LLM),如GPT系列、BERT等,是利用大量文本数据训练的模型,能够生成连贯的文本、理解语言、回答问题等。检索增强生成技术结合了传统的信息检索技术和最新的生成式模型。它先从一个大型的知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成回答。智能体是...
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...
#人工智能##AI应用##AI大模型#随着AI人工智能技术的不断发展,一些领域有关的概念和缩写总是出现在各种文章里,像是Prompt Engineering、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等等,但是这些技术和概念也的的确确在AI大模型的发展中扮演着至关重要的角色。这些技术元素在多样化的形态中相互协作,共同推动...
一、为什么需要RAG+Agent的组合 当前Rag问答通常会存在较大的幻觉,模型容易基于自身知识进行胡编乱造。通常企业期望只基于知识库内容进行解答,不乱发散。而我们发现Agent有很好的观察、思考的机制。能有效的控制模型的发散问题 所以我们团队将两者进行融合来进行知识库的问答,发现能很好的控制模型发散和幻觉,只用知识库检...
我们要把 AI 大模型当做人的大脑,因此调用 AI 大模型,相当于调用一个人,把 AI 大模型当人看,TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果,但结果不一定正确。 因此在 AI 大模型的推理基础上,通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI(通用人工智能)。这些技术到底有哪些区别...
一、RAG与Agent 在AI和机器学习的领域,RAG通常指的是“Retriever-Augmented Generation”(检索增强生成),而Agent在这个领域内通常指的是执行特定任务的算法或软件实体。 (一)RAG(Retriever-Augmented Gener…