本指南探讨了从检索型发电（RAG）到其更复杂的代理抹布的演变。我们将深入研究他们的功能，差异和实际应用。
首先，让我们澄清什么是抹布。这是一个框架，授权大型语言模型（LLMS）访问和利用来自外部来源的相关，当前和上下文特定信息。这与LLM仅在其预训练的知识上运行（可能过时或不完整）形成鲜明对比，导致不准确。
RAG的核心功能涉及三个步骤：
下表突出显示了使用抹布与不使用抹布之间的关键差异：
| 类别 | 没有抹布 | 与抹布 |
|---|---|---|
| 准确性 | 容易出现不准确和幻觉 | 基于可验证的外部来源 |
| 及时 | 仅限于预训练的数据；可能过时 | 访问实时，最新信息 |
| 上下文清晰度 | 与模棱两可的查询斗争 | 通过上下文提高了清晰度和特异性 |
| 定制 | 限于预训练的数据 | 适用于特定用户的数据和私人资源 |
| 搜索范围 | 仅限于内部知识 | 多个来源的广泛搜索功能 |
| 可靠性 | 错误的潜力很高 | 通过源验证增强可靠性 |
| 用例 | 通用任务 | 动态，数据密集型应用程序 |
| 透明度 | 缺乏源引用 | 提供清晰的源参考 |
但是，抹布面临挑战：确保准确的上下文理解，从多个来源综合信息，并在大规模上保持准确性和相关性。
这是代理抹布作为更先进的解决方案出现的地方。 Agentic Rag介绍了一个智能管理检索和发电过程的“代理”。该代理决定要咨询哪些资源，并增强其处理复杂的多步任务的能力。
代理RAG利用各种代理类型，包括路由代理（指导查询），查询计划代理（分解复杂的查询）和反应代理（结合推理和动作）。这些代理商协同工作以优化整个过程。
代理抹布的一个关键方面是其处理多步推理并适应实时信息的能力。这与传统的抹布形成鲜明对比，传统抹布通常仅限于单步查询。
下表总结了抹布和代理抹布之间的关键差异：
| 特征 | 抹布 | 代理抹布 |
|---|---|---|
| 任务复杂性 | 简单查询 | 复杂的多步任务 |
| 决策 | 有限的 | 代理商的自主决策 |
| 多步推理 | 单步查询 | 擅长多步推理 |
| 关键角色 | 将LLM与检索结合 | 聪明的代理人整理整个过程 |
| 实时数据 | 没有天生的能力 | 专为实时数据集成而设计 |
| 上下文意识 | 有限的 | 高环境意识 |
原始文本中提供了使用Langchain构建简单的抹布系统的实践示例，以及使用IBM的watsonx.ai和Granite-3.0-8B-Instruct模型的更高级的示例。这些示例证明了抹布和代理抹布的实现和能力。
总而言之，尽管抹布显着提高了LLM的性能，但Adginic Rag代表了实质性的进步，可以更加复杂，动态和上下文意识到的应用程序。它们之间的选择取决于任务的复杂性和实时适应性的需求。代理抹布是需要多步推理和实时数据集成的复杂任务的首选选择。原始文本中的常见问题解答部分提供了这些要点的进一步澄清。
以上是抹布与代理抹布：综合指南 - 分析vidhya的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
