Qdrant - Vector Database
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什么是代理式检索增强生成（RAG）？使用Qdrant构建代理
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原文英文，约4400词，阅读约需16分钟。
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内容提要
标准的检索增强生成（RAG）采用线性流程，而代理系统支持多步骤决策，结合外部知识源，能够根据上下文选择查询向量数据库或跳过查询。代理系统具备自主决策能力，常用工具包括查询扩展和质量判断。框架如LangGraph和CrewAI可用于构建代理系统，选择框架时需考虑项目需求和团队经验。
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关键要点
- 标准的检索增强生成（RAG）遵循线性流程，接收查询、检索相关文档并生成响应。
- 代理系统具有自主决策能力，可以采取多步骤非线性行动以实现目标。
- 代理系统结合外部知识源，决定何时需要外部知识。
- 代理系统的简单形式是路由器，能够根据条件选择路径。
- 代理可以使用多种工具，如查询扩展、质量判断等，来解决信息检索问题。
- 代理系统的工具可以是独立的代理，支持多代理系统的通信。
- 代理系统在电子商务搜索中应用有限，但在客户支持中可能更有效。
- 选择代理框架时需考虑项目需求和团队经验，常见框架包括LangGraph和CrewAI。
- LangGraph支持图形应用的构建，允许循环工作流和状态持久化。
- CrewAI专注于多代理系统，允许定义代理角色和目标。
- AutoGen强调多代理架构，支持代理间的消息交换。
- OpenAI Swarm是一个实验性框架，专注于代理协调。
- 选择最佳框架取决于现有技术栈、团队专业知识和项目需求。
- Qdrant是构建代理RAG系统的优秀工具，提供易于使用的集成服务。
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