抹布的演變，長上下文llms to Agent rag -Analytics Vidhya

本文探討了AI模型的演變，重點是從傳統的LLM到檢索增強生成（RAG）的過渡，最後是Agentic Rag。它突出了傳統LLM在執行現實世界中的局限性以及RAG和Agentic Rag在解決這些局限性方面所提供的進步。

涵蓋的主要進步：

• 從LLM到抹布：文章詳細介紹了RAG如何通過整合外部知識基礎來增強LLM，從而導致更準確且上下文豐富的響應。它解釋了抹布系統中查詢管理，信息檢索和響應生成的過程。

• 代理抹布的出現：代理抹布通過添加自主決策層建立在抹布上。這使系統不僅可以檢索信息，還可以戰略性地選擇和利用適當的工具來優化響應並執行複雜的任務。

• RAG技術的改進：討論了諸如改進的檢索算法，語義緩存和多模式集成之類的最新進展，從而展示了該領域正在進行的發展。

• 比較抹布和AI代理：一個明確的比較突出了抹布（集中於知識增強）和AI代理（集中於行動和相互作用）之間的關鍵差異。

• 架構差異：表提供了長篇小說LLM，抹布和代理抹布的架構的簡潔比較，強調了它們的獨特組成部分和能力。本文解釋了長篇小說LLM在處理廣泛文本方面的好處，同時強調了RAG的成本效益。

• 自我路線：一種混合方法：本文介紹了自我路線，這是一種混合系統，結合了抹布和較長的上下文LLM，以在成本和性能之間達到平衡。它會根據複雜性動態地將查詢與抹布或長上下文llm。這為各種查詢類型提供了實用的解決方案。

本文通過總結每種模型的關鍵差異和用例來結束，強調最佳選擇取決於特定的應用程序需求和資源約束。 FAQ部分進一步闡明了關鍵概念。

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