【大模型应用开发 动手做AI Agent】RAG和Agent

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1. 背景介绍

近年来，大模型技术取得了飞速发展，其强大的语言理解和生成能力为人工智能应用带来了新的机遇。然而，单纯依靠大模型的零样本学习能力往往难以满足复杂场景下的应用需求。为了更好地将大模型应用于实际场景，研究者们提出了 Retrieval Augmented Generation (RAG) 和 AI Agent 等新兴技术。

RAG 技术将大模型与外部知识库相结合，通过检索相关信息来增强模型的理解和生成能力。而 AI Agent 则将大模型作为核心组件，赋予其自主学习、决策和执行任务的能力，使其能够更像人类一样与环境交互。

2. 核心概念与联系

2.1 RAG

RAG 技术的核心思想是将大模型与外部知识库相结合，通过检索相关信息来增强模型的理解和生成能力。

RAG 的工作流程通常包括以下步骤：

1. 用户输入: 用户提出一个问题或指令。
2. 信息检索: 根据用户输入，从外部知识库中检索相关信息。
3. 信息融合: 将检索到的信息与大模型的内部知识进行融合，形成一个更完整的上下文。