思维导图:人工智能与算法学习 - Agentic RAG
2024-11-26 17:06 120
0
0
免费使用
画布
|
大纲
为你推荐
《近代日本生活空间》:探索日本近现代社会变迁中的日常生活与空间演变
《春风沉醉的晚上》: 一段描绘知识分子在动荡年代的彷徨与觉醒的心灵独白。 这个标题突出了作品的核心主题和时代背景,同时也体现了作者郁达夫特有的抒情风格。如果您觉得这个标题稍长,也可以简化为: 《春风沉醉的晚上》: 知识分子的彷徨与觉醒 这样的标题更加简洁明了,便于读者快速抓住书籍的主要内容。您觉得哪个版本更适合呢?
《幸福的要素》:探索构成幸福生活的关键成分与内在逻辑。 或者 《幸福的要素》:揭示通往幸福之路不可或缺的核心要素与实践方法。 你可以根据实际需求选用或调整这个标题。如果希望我生成更多类似的标题,或者有其他特定要求,请随时告诉我。
《元素的盛宴(彩图升级版)》:一场探索化学元素奇妙世界的视觉与知识盛宴。 这句话简洁地概括了这本书的内容,强调了其通过丰富彩图和详细内容对化学元素进行生动介绍的特点。如果你觉得需要调整或者有其他要求,请告诉我!
《风》:一段追寻自由与自我的心灵之旅。 解释:由于没有具体的书籍内容信息,我提供了一个较为通用的示例。假设《风》这本书是以自由、自我探索为主题的话,这个标题就能很好地概括书籍内容。如果你能给我更多关于这本书的信息,如作者、主要情节等,我可以生成更贴切的一句话介绍。
《弗洛伊德,性学与爱情心理学》:探索潜意识欲望与情感交织的心理学奥秘。 这个标题既涵盖了书籍的主要内容,又突出了其核心主题,能够吸引对心理学、性学以及人际关系感兴趣的读者。如果你希望调整重点或风格,请告诉我!
《理想国》:探索正义与理想社会的哲学对话录 这个标题简洁地概括了《理想国》的核心内容。柏拉图的这部经典著作通过苏格拉底与其他人物的对话,探讨了什么是正义、如何建立理想城邦等重要哲学议题。 如果您觉得需要调整或有其他要求,请随时告诉我。
《替身》:探索身份与现实交织的悬疑之旅 这个标题既简洁又能够引发读者的好奇心,同时准确传达了书籍的核心主题。如果你希望对这句话进行调整或有其他要求,请随时告诉我!
《超简单:用Python让Excel飞起来(实战150例)》: 通过150个实战案例,轻松掌握如何运用Python大幅提升Excel工作效率。
《别想太多啦》:一本教你放下过度思考,轻松面对生活的治愈系心理学书籍。 这个标题简洁地概括了这本书的核心内容和作用。它点明了书名,同时用一句话提炼出书籍的主要价值——帮助读者摆脱过度思考的困扰,以更轻松的心态面对生活。这样的介绍能够吸引目标读者群体的兴趣。
《伊雍:自性现象学研究(荣格精选集)》: 探索心灵深处的自性本质与现象学路径的精神分析巨著。 这个标题突出了书籍的核心主题——“自性”以及其研究方法“现象学”,同时也点明了这本书在精神分析领域的重要地位。如果你希望标题更加简洁,可以改为: 《伊雍:自性现象学研究(荣格精选集)》: 深入剖析心灵自性的现象学之旅。
《分心不是我的错》:探索注意力缺失的真相与应对策略 这个标题简洁地概括了书籍的核心内容,既体现了书名本身的特色,又点明了书中可能涉及的主题和方向。如果你能给我更多关于这本书的具体信息,我可以进一步优化这个标题。
# 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