企业官网建设流程全解析

怎样创建网站收益,肇庆东莞网站建设,江苏省电力建设质量监督中心站网站,快设计网站官网在大型语言模型#xff08;LLM#xff09;日益普及的今天#xff0c;检索增强生成#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff0c;RAG#xff09;已成为提升 LLM 知识准确性和时效性的关键技术。它通过将 LLM 与外部知识库相结合#xff0c;有效解决了 LLM 知识滞…在大型语言模型LLM日益普及的今天检索增强生成Retrieval-Augmented GenerationRAG已成为提升 LLM 知识准确性和时效性的关键技术。它通过将 LLM 与外部知识库相结合有效解决了 LLM 知识滞后和“幻觉”等问题。然而RAG 技术本身也在不断演进。从最初的传统 RAG结构到如今备受关注的Agentic RAG智能体式 RAGRAG 系统正变得越来越智能、灵活和强大。本文将深入对比这两种 RAG 范式揭示 Agentic RAG 如何通过引入“智能体”的概念将 RAG 系统推向一个全新的高度。1 传统 RAG线性、简洁与效率的“检索-生成”流程一、传统 RAG 结构简洁与效率让我们首先回顾一下传统的 RAG 结构。如图所示传统 RAG 的核心在于其线性、高效的“检索-生成”流程。传统 RAG 的工作流程知识库编码与索引步骤 1 2额外文档Additional documents**首先通过**嵌入模型Embedding model**进行**编码Encode将其内容转化为高维向量。这些向量随后被索引Index并存储到向量数据库Vector database中。这个过程通常是离线完成的为后续的检索做好准备。查询编码步骤 3当用户输入一个查询Query**时这个查询也会通过**相同的嵌入模型进行编码Encode生成其对应的查询向量。相似性搜索步骤 4 5查询向量被用来在向量数据库中进行相似性搜索Similarity search以找到与查询语义最接近的相似文档Similar documents。提示构建与生成步骤 6 7检索到的相似文档作为上下文Context与原始查询一起被整合为一个提示Prompt。这个提示被发送给大型语言模型LLM。LLM 基于提供的上下文和查询生成最终的响应Response。传统 RAG 的特点优点结构简单、流程清晰、易于实现在处理直接、单跳的问答任务时效率高。局限性线性流程使其在处理复杂、模糊或需要多步推理的查询时显得力不从心。它缺乏自我评估和主动规划的能力容易受到检索结果质量的直接影响可能导致“幻觉”或不准确的回答。2Agentic RAG智能体驱动的未来循环、决策和工具使用的特性相较于传统 RAG 的线性流程*Agentic RAG*引入了“智能体”Agent的概念赋予 LLM 更高的自主性和决策能力。如图所示Agentic RAG 的核心在于其循环、决策和工具使用的特性。Agentic RAG 的工作流程智能体主导的查询处理步骤 1-3查询重写与思考初始查询不再直接进入检索而是首先由LLM 智能体LLM Agent进行重写将其转化为更精确的查询。随后智能体进行自我评估判断是否需要更多信息。这是智能体主动思考的体现。主动规划与工具选择步骤 4-6如果智能体判断需要更多信息它会进一步思考“哪一个源头能帮我”并主动选择并调用不同的工具Tools APIs。这些工具不再局限于向量数据库还可以包括互联网搜索、结构化数据库或其他自定义 API。这种工具使用能力是 Agentic RAG 的重要特征。检索与生成步骤 7-9检索与上下文构建步骤 7系统会利用智能体选择的工具进行检索并得到相关的检索到的上下文Retrieved context。这个上下文会与更新后的查询一起为生成答案做准备。生成初步响应步骤 8 9 系统将检索到的上下文和更新后的查询打包成一个提示Prompt发送给一个大型语言模型LLM。LLM 基于这个提示生成一个初步响应Response。循环迭代与自我评估步骤 10-12自我评估 拿到初步响应后LLM 智能体不会直接返回答案而是会进行自我评估“这个答案相关吗”。反馈循环如果智能体判断答案不相关它可以循环回到初始查询或之前的步骤重新规划、重新检索直到找到满意的答案。这种反馈循环和自我修正能力是 Agentic RAG 解决复杂问题的关键。Agentic RAG 的特点优点更强的推理能力能够处理多跳查询和复杂逻辑推理。更高的准确性通过自我评估和迭代减少“幻觉”和不准确的回答。更强的适应性能够根据任务需求灵活选择和使用不同的外部工具。更好的可解释性智能体的“思考”过程如查询重写、工具选择可以被记录和追踪。局限性更高的复杂性引入了更多的决策和循环系统设计和调试难度增加。潜在的延迟多次迭代和工具调用可能导致更高的响应延迟。3 汇总分析传统 RAG 和 Agentic RAG 之间的主要区别下表总结了传统 RAG 和 Agentic RAG 之间的主要区别特性传统 RAGAgentic RAGLLM 角色被动的内容消费者执行检索和生成主动思考、规划、决策和执行的“智能体”流程线性、单向循环、迭代、包含决策点工具使用主要依赖向量数据库进行检索可灵活选择和调用多种外部工具向量数据库、互联网、API 等复杂查询难以处理多跳、模糊或需推理的查询擅长处理复杂、多跳和需要多步推理的查询自我评估无有如判断是否需要更多细节、答案是否相关错误处理容易将检索错误传递给生成环节可通过反馈循环进行自我修正实现难度相对简单相对复杂总结传统 RAG 为我们打开了 LLM 与外部知识结合的大门它在许多场景下依然高效且实用。然而随着 AI 应用的日益复杂Agentic RAG 代表了 RAG 技术发展的必然趋势。它将 LLM 从一个简单的“生成器”提升为能够自主思考、规划和执行的“智能体”从而构建出更强大、更可靠、更接近人类智能的知识型 AI 系统。理解并掌握 Agentic RAG 的核心思想将是构建未来高阶 AI 应用的关键。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发【附赠一节免费的直播讲座技术大佬带你学习大模型的相关知识、学习思路、就业前景以及怎么结合当前的工作发展方向等欢迎大家~】