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西安网络公司网站建设,filetype doc 网站建设,优质服务的小企业网站建设,商贸公司寮步网站建设价钱Agentic RAG是将Agent的自主规划能力融入传统RAG的技术#xff0c;旨在解决复杂查询场景。与传统RAG相比#xff0c;它能自主选择检索引擎、规划检索步骤、评估结果并决定是否重新检索#xff0c;甚至调用外部工具。Agentic RAG有单Agent和多Agent架构#xff0c;增强了RAG…Agentic RAG是将Agent的自主规划能力融入传统RAG的技术旨在解决复杂查询场景。与传统RAG相比它能自主选择检索引擎、规划检索步骤、评估结果并决定是否重新检索甚至调用外部工具。Agentic RAG有单Agent和多Agent架构增强了RAG的全面性与灵活性但也增加了对LLM的依赖和响应延迟。这一技术为RAG应用带来新潜力适合企业级复杂数据环境下的多样化任务。1、为什么需要Agentic RAG首先RAG是什么RAG是用检索到的外部知识来对LLM进行能力增强的一种技术旨在降低LLM的幻觉并让其更好的适应特定领域内的应用场景。通俗的讲RAG就是给LLM增加一个可快速查询的“外挂”知识库增强其能力以防它不懂的时候胡说八道。RAG LLM 知识库 检索器它可以让AI准确的回答诸如这样的问题公司的财务报销审核流程是怎样的上半年销售业绩前三名代理商是谁总结公司最新财报中的关键要点经典的RAG流程是借助检索器从知识库中查询问题相关语义接近的内容并把这些内容作为LLM回答的上下文从而得出最终答案。现在让我们考虑以下几个查询场景需要能够使用不同的检索技术来应对不同类型的查询问题。如既能回答事实性查询”xPhone手机详细参数“也能回答总结性的问题”总结下这篇论文要点“需要融合多个数据源的检索结果给出响应。比如这样的查询”查询销量最高的三个代理商的摘要信息及其关联公司“这里的问题是查询销量最高的代理商需要查询CRM系统的数据库代理商的详细信息存储在非结构化文档中关联公司的查询需要查询某个知识图谱数据库单一的RAG检索与生成管道显然无法应对这样的问题。需要结合外部工具来增强RAG管道的回答能力与响应质量。比如这样一个查询任务“对比竞品公司产品与我公司产品并总结媒体评论”为了完成这个问题你需要借助本地检索器查询自身产品信息借助Web搜索查询竞品信息借助公开的API查询某些自媒体评论这样的一个融合性查询任务也是单一RAG管道无法完成的。希望RAG在检索相关数据后能够自我反思评估必要时重新检索甚至改写问题。这些都是在实际应用中可能会面临的需求经典的RAG方案在面临这些场景时会捉襟见肘因此更“Agentic”的RAG出现了。2、什么是Agentic RAGAgentic RAG就是一种融合了Agent能力的RAG而Agent的核心能力是自主推理与行动。所以Agentic RAG就是将AI智能体的自主规划如路由、行动步骤、反思等能力带入到传统的RAG以适应更加复杂的RAG查询任务。Agentic RAG如何应对这些典型的复杂任务一起来看。在不同类型的RAG管道间自主选择路由以适应任务的多样性融合多种类型的RAG管道与数据源以适应综合性复杂查询任务与必要的外部工具协作以增强输出的准确性整体来说Agentic RAG的“智能体”特征主要体现在检索阶段相对于传统RAG的检索Agentic RAG更能够决定是否需要检索自主决策使用哪个检索引擎自主规划使用检索引擎的步骤评估检索到的上下文并决定是否重新检索自行规划是否需要借助外部工具3、Agentic RAG VS 传统RAGAgentic RAG在整体流程上与传统RAG一脉相承检索-合成上下文-生成但由于融入了Agent的自主能力从而具有更强的适应性与任务质量。这里的传统RAG指遵循“检索-上下文-生成”单一顺序流程的RAG应用。随着开发框架的不断完善当前一些常用的高级RAG模块已经具备了部分Agentic的特征比如语义路由、多步骤查询转换、子问题查询转换等。传统单一流程RAGAgentic RAG场景数据环境简单、任务单一企业级数据环境任务多样数据源通常基于单个检索引擎通常基于多个检索引擎索引向量索引为主可灵活结合多种索引检索规划无规划或静态规则动态规划下一步检索策略多步检索通常不支持借助多步骤推理自主实现外部工具通常不支持自动推理使用必要的工具反省机制通常不支持借助反省优化问题或重新检索灵活性不够灵活流程固定自主推理或灵活编排4、Agentic RAG技术架构与顺序式的传统RAG架构相比Agentic RAG的核心是Agent而RAG管道通常是检索器也可能是完整的RAG查询引擎则可以看作是Agent使用的一种工具从而完美的融合到Agent的架构中。从这个角度说Agentic RAG是RAG但更是Agent。从技术架构看也存在单Agent架构与多Agent架构。【单Agent的Agentic RAG】在这个架构中只有一个具有自主能力的Agent。RAG管道与外部工具都作为Tool提供给AgentAgent根据输入问题规划与决策这些工具的使用检索与累积更全面的上下文最后输出全面而准确的结果。如果这里的Agent每次规划只会选择一个后端RAG检索管道那么也就退化成了一个语义路由器模块。【多Agent的Agentic RAG】这是一个多层的Agent架构一个顶层的Agent负责协调多个二级Agent每个二级Agent再负责特定领域或特定类型的检索或查询任务可以根据需要灵活划分不同Agent的职责。比如你可以这样设计Agent1负责企业内部知识库的检索。协调使用多个不同索引类型的检索器如向量、知识图谱、甚至SQL检索。Agent2负责客户相关数据的检索任务。协调使用多个不同地区客户数据的检索器。Agent3负责借助各种工具从互联网检索必要的外部信息。顶层的Agent则负责管理与协调使用上面三个Agent来共同完成复杂查询任务实现任务拆分、派发与搜集结果并最终响应用户。多Agent的Agentic RAG架构具备更大的灵活性实际开发中你可以对不同的Agent进行单独规划、实现与调试最后组合成一个更完备的RAG系统提供超越传统的查询能力。5、总结Agentic RAG通过将智能体的核心能力引入到传统RAG借助Agent的规划与推理能力极大的增强了RAG检索的全面性、灵活性与准确性使得能够执行更复杂与多样的数据密集型的查询任务激发了RAG应用的新潜力。当然进步也伴随着挑战。利用智能体思想完成复杂任务也带来了对LLM的更深层依赖引发了新的响应延迟与不确定性的问题。因此在开发和使用 Agentic RAG 系统时需要审慎考虑其优劣以实现更高效和可靠的应用。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】