探索智能代理增強(qiáng)檢索生成(Agentic RAG):從基礎(chǔ)到實(shí)踐
原創(chuàng)
社區(qū)頭條 引言:檢索增強(qiáng)生成的演進(jìn)在人工智能領(lǐng)域,大語言模型(LLMs)雖成果豐碩,但也有明顯短板。模型訓(xùn)練時存儲的知識,可能因時間推移而過時,或存在范圍局限。檢索增強(qiáng)生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)應(yīng)運(yùn)而生,它將大語言模型的輸出與外部知識源相連,有效增強(qiáng)了模型能力。傳統(tǒng)RAG系統(tǒng)處理用戶查詢流程較為固定。用戶提問后,系統(tǒng)先把查詢送入嵌入模型生成向量嵌入,再用其在向量數(shù)據(jù)庫搜索相關(guān)文檔,接著將檢索到的上...