思维导图:人工智能与算法学习 - Agentic RAG
2024-11-26 17:06 139
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# 思维导图:人工智能与算法学习 - Agentic RAG
## 主题:Agentic RAG
### 子主题1:智能体RAG的基础知识
#### 1.1 检索增强型生成(RAG)
##### 定义:一种构建LLM驱动应用的技术,利用外部知识源为LLM提供相关上下文,减少幻觉现象。
##### 流程:包括检索组件(嵌入模型和向量数据库)和生成组件(LLM)。
##### 作用:在推理时,用户查询用于在索引文档上运行相似性搜索,检索与查询最相似的文档,并为LLM提供额外的上下文。
#### 1.2 典型的RAG应用局限性
##### 局限性1:只考虑一个外部知识源,无法满足需要多个知识源或外部工具的需求。
##### 局限性2:一次性解决方案,上下文只检索一次,缺乏对检索到的上下文质量的推理或验证。
### 子主题2:AI系统中的智能体
#### 2.1 AI智能体定义
##### 描述:具有角色和任务的LLM,能访问内存和外部工具。
##### 核心组件:LLM(角色和任务)、内存(短期和长期)、规划(反思、自我批评、查询路由等)、工具(计算器、网络搜索等)。
#### 2.2 ReAct框架
##### 描述:ReAct智能体能在保持状态的同时处理顺序多部分查询,结合路由、查询规划和工具使用。
##### 过程:思考(推理下一步行动)、行动(执行决策)、观察(反馈)。
### 子主题3:什么是Agentic RAG?
#### 3.1 定义
##### 描述:基于AI智能体实现的RAG,将AI智能体纳入RAG流程中,以协调其组件并执行额外行动。
#### 3.2 工作原理
##### 描述:智能体RAG最常用于检索组件中的智能体,使用具有访问不同检索工具的检索智能体。
#### 3.3 架构
##### 3.3.1 单智能体RAG(路由器)
###### 描述:智能体RAG作为一个路由器,决定从哪个外部知识源检索额外的上下文。
##### 3.3.2 多智能体RAG系统
###### 描述:多个智能体协同工作,如主智能体协调多个专业检索智能体。
### 子主题4:Agentic RAG与普通RAG的比较
#### 4.1 差异点
##### 工具使用:普通RAG不使用外部工具,而Agentic RAG使用外部工具。
##### 查询预处理:普通RAG不进行查询预处理,而Agentic RAG进行查询预处理。
##### 多步骤检索:普通RAG不支持多步骤检索,而Agentic RAG支持多步骤检索。
##### 验证检索到的信息:普通RAG不验证检索到的信息,而Agentic RAG验证检索到的信息。
### 子主题5:实施智能体RAG
#### 5.1 实现方法
##### 方法1:具有函数调用的语言模型
##### 方法2:智能体框架
#### 5.2 示例
##### 示例1:OpenAI的函数调用
##### 示例2:Cohere的连接器API
##### 示例3:Anthropic和Google的函数调用
##### 示例4:Ollama的工具支持
作者其他创作