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网站外链建设平台,和wordpress一样的,网站套餐网页,wordpress设置按钮大语言模型 (LLMs) 几乎完全改变了我们获取和理解信息的方式。这些先进的 AI 系统经过大量数据的训练#xff0c;对于识别语言的模式和意义不在话下。借助 LLM#xff0c;人们不论是探索新想法、学习新事物#xff0c;还是快速高效地找到答案都变得比以前更容易。 早期的传统…大语言模型 (LLMs) 几乎完全改变了我们获取和理解信息的方式。这些先进的 AI 系统经过大量数据的训练对于识别语言的模式和意义不在话下。借助 LLM人们不论是探索新想法、学习新事物还是快速高效地找到答案都变得比以前更容易。 早期的传统 LLM 完全依赖于其静态训练数据中提供的知识常常导致“幻觉”也就是经常给出莫名其妙的回答这也就催生了检索增强生成 (RAG) 的概念。RAG 的工作流程RAG 的核心是为 LLM 提供一个外接的可靠知识库基于它们在训练期间学习的信息以及通过访问实时更新的数据来提高其响应质量。而这个可靠知识库则一般由 AI 数据库来担任。如上图所示我们看到 RAG 的工作流程主要分为两个部分即检索和生成检索Retrieval检索器在外部知识库中搜索与用户查询最相关的文档片段。当用户的查询转换为向量后将其与数据库中存储的数据进行比较检索出最相似的文档并根据与查询的相关性进行排名确保 LLM 得到准确和最新的信息。生成Generation在检索到相关文档后LLM 使用检索到的信息和其预训练知识来生成回复。毫无疑问具备了外部知识库的 RAG 会显著增强 LLM 响应的准确性和质量。然而初级 RAG 仍旧以静态方式运行也就是说每当用户发出查询时都会遵循相同的过程。这种一致性虽确保了可靠性但限制了系统在特定上下文或场景中动态适应的能力。那么如何破这种局限性我们需要更高级的 RAG 方法如 ReACT (推理与行动) 和 Agentic RAG。这些策略通过增加以下环节来帮助系统更好地响应用户查询推理决策任务执行在 Agentic RAG 这样的高级系统中这些环节将逻辑思维与简单行动结合在一起使任务执行更加准确和灵活。什么是 ReACTReACT即“推理与行动”是 LLM 工作方式的突破。与传统模型快速给出答案不同ReACT 帮助 AI 逐步思考问题。这种称为链式思维 (CoT) 的方法使模型能够更有效地解决复杂任务。2022 年的一篇研究论文展示了如何将推理与行动结合使 AI 更聪明。传统模型在处理复杂问题时常常遇到困难但 ReACT 改变了这一点。它帮助 AI 暂停、批判性思考并提出更好的解决方案。ReAct 的方式与传统 LLM 工作方式的关键区别在于解决问题的方法。ReACT 驱动的模型并不急于给出答案而是系统性地分解问题。这样LLM 在处理现实世界问题时会更加具有适应性和可靠性。通过教导 AI 在行动之前进行推理ReACT 正在推动人工智能的边界。它不仅仅是拥有信息——而是智能地使用这些信息。ReACT 如何工作ReACT 通过将系统化的推理过程与可操作的步骤相结合增强了 LLM 的能力。该框架通常包括以下环节推理分析用户发出查询后LLM 首先将用户的查询分解识别需要检索的知识点。然后制定策略并决定是否需要外部信息或工具。行动执行根据推理AI 采取行动例如与外部工具交互、检索特定数据或访问 API。观察行动后AI 获取行动结果如检索到的文档、API 返回的数据并将其整合到思维过程。迭代改进 ReACT 可以使 AI 在执行步骤的过程中细化其推理调整推理路径不断循环思考、行动和观察来决定是否继续检索或生成最终答案。这种逐步推理类似于人类解决复杂问题的方式确保最终响应经过深思熟虑且与上下文相关。什么是 AgentReACT 专注于模型内部的推理Agent 则承担在模型外部执行特定任务的角色。Agent 具备自主性会根据模型提供的指令行动使系统能够与外部工具、API、数据库互动甚至执行复杂的多步骤工作流。Agent 如何工作任务识别LLM 通常在 ReACT 推理的指导下确定给定任务所需的 Agent。例如关于最近天气状况的查询可能会激活一个数据检索 Agent 来获取实时天气更新。执行选定的 Agent 执行任务。这可能涉及查询数据库、抓取网页内容、调用 API 或执行计算。反馈循环一旦任务完成Agent 将结果返回给 LLM 以进行进一步推理或响应生成。链式多 Agent 协作在更复杂的场景中可以按顺序协调多个 Agent。例如一个 Agent 检索原始数据另一个 Agent 处理数据第三个 Agent 可视化或格式化最终输出。Agent 与模块化Agent 在设计上是模块化的这意味着它们可以根据不同的应用进行定制比如检索 Agent 从向量数据库或知识图谱中获取数据。摘要 Agent 将检索到的信息浓缩为要点。计算 Agent 处理需要计算或数据转换的任务。API 交互 Agent 与外部服务集成以获取实时更新。这种模块化方法提升了灵活性和可扩展性随时可以添加新的 Agent 以满足特定需求。什么是 Agentic RAGAgentic RAG 将 ReACT 的推理能力与 Agent 的任务执行能力相结合创建一个动态和自适应的系统。与遵循固定 pipeline 的传统 RAG 不同Agentic RAG 通过使用 ReACT 根据用户查询的上下文动态协调 Agent引入了灵活性。这使得系统不仅能够检索和生成信息还能够根据上下文、不断变化的目标和与之互动的数据采取合适的行动。这些进步使 Agentic RAG 成为一个更强大和灵活的框架。模型不再仅限于被动响应用户查询相反它可以主动规划、执行并调整其方法以独立解决问题。如此系统能够处理更复杂的任务动态适应新挑战并提供更具上下文相关性的响应。Agentic RAG 如何工作Agentic RAG 的关键创新在于其能够自主使用工具、做出决策并规划下一步。其工作流包括以下核心阶段处理用户查询用户向系统提交的查询如文本、语音等会先进行处理转化格式待作后续步骤使用。从向量数据库中检索数据文档以嵌入的形式存储在向量数据库中检索器基于向量索引或关键词搜索从多源文档库中检索相关内容。如果检索到的数据不足Agent 会细化查询并进行其它的检索尝试以提取更好的结果。使用 Function Tools 进行外部数据获取如果向量数据库缺乏必要的信息Agent 使用 Function Tools 从外部来源如 API、网络搜索引擎或专有数据流收集实时数据确保系统提供最新和上下文相关的信息。LLM 生成响应检索到的数据及工具调用的结果传递给 LLM 后它综合这些数据生成针对查询的详细、自然流畅、准确的回答。Agent 驱动的改进在 LLM 生成回答后Agent 检查结果的逻辑一致性或事实准确性触发二次检索或修正。最终在达到预设精度或轮次后输出最终答案给用户。比较Agentic RAG 与 RAG特征传统 RAGAgentic RAG任务处理在生成响应之前从外部来源例如数据库、文档检索相关信息是静态流程。通过添加推理和行动能力扩展 RAG使其能够主动与环境互动并进行反馈学习是动态流程。环境互动仅从外部知识库检索数据属于被动互动。具有自主性主动与外部环境API、数据源互动并根据反馈进行调整推理没有明确的推理依赖检索提供上下文。明确的推理轨迹指导决策和任务完成。反馈循环不包含学习的反馈循环。包含来自环境的反馈以细化推理和行动。用例适合需要上下文检索的任务例如简单问答。适合需要推理和与外部系统互动的任务例如决策、规划。结论Agentic RAG 代表了人工智能领域的重大进步。通过将 LLM 的能力与自主推理和信息检索的能力相结合Agentic RAG 提供了新的智能和适应性水平。随着 AI 的不断发展Agentic RAG 将在各个行业中发挥越来越重要的作用改变我们与技术的工作和互动方式。要充分实现 Agentic AI 的潜力满足大规模 AI 应用的苛刻需求强大而高效的 AI 数据库至关重要。OriginHub MyScale AI 数据库凭借其先进的索引技术和优化的查询处理能力能够高效赋能 Agentic RAG 系统快速检索相关信息并生成高质量的响应释放 Agentic AI 的全部潜力并推动创新。