AIGC产品经理最应该搞清楚RAG与Agent的关系

📍做大模型应用的最熟悉的几个词语RAG、Agent、Langchain ✅检索增强生成（RAG） 1⃣️工作原理：RAG 使用检索器组件根据输入查询从大型语料库中获取相关文档或信息。将检索到的信息输入到生成模型（如 GPT-3 或 GPT-4）中，以生成更为准确和上下文相关的响应。 2⃣️应用场景：RAG 特别适用于需要具体、事实性信息的任务，如问答系统、基于知识的生成和提高生成文本的事实准确性等。 ✅LangChain 1⃣️定义：LangChain 是一个框架，用于构建能够以更结构化和可组合方式利用语言模型（LLM）的应用程序。 2⃣️组件：LangChain 包括用于连接不同 NLP 组件（检索器、转换器等）、管理提示和与外部数据源集成的工具和库。 ✅Agent（代理） 1⃣️功能：代理可以被设计为执行任务，如回答问题、自动化工作流或通过自然语言与用户交互。它们通常依赖底层的语言模型和其他 AI 组件来执行这些任务。 3⃣️与 RAG 和 LangChain 的集成：代理可以利用 RAG 在生成答案之前检索相关信息，以提高知识和响应的准确性。 ✅相互关系 1⃣️RAG in Agents：代理可以使用 RAG 在生成响应之前检索相关信息，从而提高其响应质量，使其更加知识渊博并能提供准确答案。 2⃣️LangChain in Agents：LangChain 可以用于结构化代理的处理流程，从初始查询处理到检索、处理和最终响应生成，创建一个代理可以自主执行的无缝操作流。 3⃣️LangChain and RAG：LangChain 可以将 RAG 作为其工作流链的一部分！ 📍示例场景 ✅Agent：聊天机器人作为代理，与用户交互以解决他们的查询。 ✅RAG：当用户提出复杂问题时，聊天机器人使用 RAG 检索相关文档或过去的支持记录，然后基于这些信息生成详细响应。 ✅LangChain：聊天机器人的工作流，从接收查询、检索相关数据、处理数据到生成响应，由 LangChain 管理。这确保了每个步骤都能有效且正确地执行。