Sekyoro的博客小屋
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Agentic RAG and LLMs-based assistant
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原文中文，约14600字，阅读约需35分钟。
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内容提要
AI Agent和RAG在多模态大模型的基础上发展应用，通过智能体和外部数据进行搜索。由于大模型参数庞大，普通用户可以使用开源模型如llama。RAG通过检索增强生成，提高了大模型的响应质量，适合用于文档写作等场景。
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关键要点
- AI Agent和RAG在多模态大模型基础上发展应用，利用智能体和外部数据进行搜索。
- 普通用户可以使用开源模型如llama进行微调等操作。
- RAG通过检索增强生成，提高大模型的响应质量，适合文档写作等场景。
- Foundation Model的发展超出普通人能玩的范围，盈利模式是关键。
- 大模型供应商如grok、gemini、openai提供不同的大模型和接口。
- RAG解决了LLM无法意识到特定内容的问题，通过提供检索的上下文生成更明智的响应。
- RAG工作流包括加载数据、分块、创建embedding和retriever。
- 结合LLM和retriever可以提升回答质量，使用RAG和迭代询问。
- Agent可以调用外部工具，增强模型功能。
- RAG的局限性在于检索步骤和语义相似度计算，可以通过创建RAG代理来缓解这些问题。
- 构建RAG需要处理各种格式的数据，如pdf、电子邮件、Markdown等。
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延伸问答
什么是RAG，它的主要功能是什么？
RAG（检索增强生成）是一种方法，通过向大语言模型提供从相关数据中检索的附加上下文，来生成更明智的响应，解决模型无法意识到特定内容的问题。
普通用户如何使用开源模型进行微调？
普通用户可以使用开源模型如llama进行微调等操作，以适应特定需求。
RAG的工作流程包括哪些步骤？
RAG的工作流程包括加载数据、分块、创建embedding和retriever。
RAG如何提高大模型的响应质量？
RAG通过检索增强生成，提供相关上下文，从而提高大模型的响应质量，适合用于文档写作等场景。
RAG的局限性是什么？
RAG的局限性在于检索步骤和语义相似度计算，可能导致生成结果的质量不佳。
如何结合LLM和retriever提升回答质量？
结合LLM和retriever可以通过迭代询问和检索相关信息来提升回答质量。
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