Agentic RAG是检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术的一种高级形式,它通过引入人工智能代理(Agent)的概念,为语言模型赋予了更高层次的智能和自主性。以下是Agentic RAG的主要特点和优势:
动态编排机制:
Agentic RAG引入了Agent的动态编排机制,可以根据用户提问的不同意图,灵活地调整检索和生成策略。这使得系统能够处理更复杂的查询和多步推理任务。
反馈和查询改写:
与简单RAG相比,Agentic RAG能够进行反馈和查询改写。当检索结果不满足要求时,系统可以自主地改写查询并重新检索,直到获得满意的结果。
多跳式知识推理:
Agentic RAG具备"多跳"式的知识推理能力,这使得它能够处理需要多个步骤或多个信息源的复杂问题。
自适应策略:
根据查询的复杂度和类型,Agentic RAG可以采用不同的策略。例如,对于简单查询可能直接使用语言模型回答,而对于复杂查询则可能采用多步检索和推理。
任务编排系统:
Agentic RAG通常基于图(Graph)的任务编排系统实现。这种系统允许复用已有的流程、与外部工具协作,以及进行复杂的查询任务规划。
反思机制:
Agentic RAG引入了反思机制,使系统能够评估自身的输出并进行必要的调整。这是实现高级推理和问题解决能力的关键。
广泛应用场景:
Agentic RAG在多个领域都有潜在的应用,包括文档摘要、客户服务支持、文献研究、法律和医疗咨询,以及高质量内容生成等。
Agentic RAG代表了信息处理方式的一次重要变革。通过引入智能代理的概念,它使RAG系统从被动的响应者转变为主动的调查员,能够更好地处理复杂查询、进行多步推理,并提供更全面、准确的答案。这种技术的发展为创建更智能、更有适应性的AI系统开辟了新的可能性。
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。 内容： L2.1 API接口- L2.1.1 OpenAI API接口
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- L2.1.4 代码示例 L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。 内容： L3.1 Agent模型框架- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
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总结
### Agentic RAG技术总结**Agentic RAG简介**：
Agentic RAG（检索增强生成的高级形式）通过引入人工智能代理（Agent）的概念，为语言模型带来了更高层次的智能和自主性，标志着信息处理方式的重要变革。该技术使系统从被动的响应者转为主动的调查员，能够更有效地处理复杂查询和进行多步推理。
**主要特点和优势**：
1. **动态编排机制**： 能够根据用户提问的不同意图，灵活调整检索和生成策略，应对复杂查询和多步推理任务。
2. **反馈和查询改写**： 当检索结果不满足要求时，Agentic RAG能够自主改写查询并重新检索，直至获得满意结果。
3. **多跳式知识推理**： 具备处理需要多个步骤或多个信息源的复杂问题的能力，支持“多跳”式知识推理。
4. **自适应策略**： 根据查询的复杂度和类型，选择最合适的处理策略。例如，对简单查询直接使用语言模型，对复杂查询采用多步检索和推理。
5. **任务编排系统**： 基于图的任务编排系统，实现流程复用、与外部工具协作及复杂查询任务规划。
6. **反思机制**： 评估自身输出，进行必要的调整，这是实现高级推理和问题解决能力的关键。
7. **广泛应用场景**： 在文档摘要、客户服务支持、文献研究、法律和医疗咨询、高质量内容生成等多个领域具有潜在应用。
**对学习LLM大模型的建议**：
为了更好地掌握Agentic RAG及其背后的大模型技术，提出了完整的学习路线和资源包，帮助学习者从基础到进阶，逐步构建AI大模型知识体系。学习路径包括：
- **阶段1：基础理解**（1-2个月）
- 人工智能简述与大模型起源
- GPT模型及模型工程的发展
- **阶段2：API应用开发**（2-3个月）
- 掌握OpenAI API及Python接口接入
- 理解并应用Prompt框架及流水线工程
- **阶段3：应用架构实践**（3-4个月）
- 深入学习Agent模型框架、MetaGPT、ChatGLM等大模型
- 了解其实现细节及应用场景
- **阶段4：私有化部署**（4-5个月）
- 掌握模型私有化部署的关键技术和步骤
- 实践多模态和特定领域模型的部署
通过这份详尽的学习资源，包括思维导图、书籍、视频教程和实战案例，学习者能系统地掌握AI大模型的核心技术，并应用于实际开发中，推动Agentic RAG等技术的进一步发展。