文章讨论了语言模型与智能体的区别。语言模型如GPT-4能够理解语言，但知识有限；智能体则具备自主决策能力，能通过问题分类、工具使用和优化答案来提高回答质量。训练分类模型和利用外部知识库是解决模型知识局限性的关键步骤。

大型语言模型（LLMs）面临幻觉和知识更新缓慢等问题。检索增强生成（RAG）通过外部知识库提高LLMs的回答质量。本文总结了三种RAG范式及其组成部分，并讨论了评估方法和未来研究方向。

大型语言模型（LLMs）面临幻觉和知识更新缓慢等问题。检索增强生成（RAG）通过外部知识库提高LLMs的回答质量。本文总结了三种RAG范式及其组成部分，并讨论了评估方法和未来研究方向。

RAG（检索增强生成）结合大型语言模型与外部知识库，提高回答的准确性和可解释性。随着技术进步，RAG需要演变为具备感知、决策和行动能力的Agent，以满足复杂应用需求，实现更高级的智能交互和服务。

大型语言模型（LLMs）面临幻觉和知识更新缓慢等问题。检索增强生成（RAG）通过外部知识库提升LLMs的回答质量。本文总结了三种RAG范式及其组成部分，并探讨了评估方法和未来研究方向。