RAG只是开始,Agentic App是未来 RAG技术 前沿技术 新闻资讯 25年4月16日 编辑 charles 取消关注 关注 私信 RAG只是开始 RAG技术通过检索相关信息并生成回答,为构建知识助手Application提供了基础。包括数据处理、索引、检索和提示。 基础RAG的局限性:指出了基础RAG在数据处理、检索接口、查询理解和规划、功能调用或工具使用、状态记忆等方面的不足。 如何建设更好的知识助手App 在RAG的基础上,强调高质量数据和检索、复杂输入的Agent推理、Agent决策制定和输出生成 高质量数据和检索 强调任何LLM应用的质量取决于其数据质量,介绍了数据清洗、结构化提取和语义搜索的重要性。 复杂文档处理 复杂文档(如嵌入表格、图表、不规则布局)的挑战,并介绍了LlamaIndex的文档解析技术。 LlamaParse:这是一个先进的文档解析器,专门用于减少LLM幻觉,已被超过20,000名独立用户处理超过2500万页。 Agent推理和复杂输入 通过工具使用、查询规划、记忆和反思来处理复杂输入。 Agent决策制定和输出生成 自动化决策制定和输出生成的概念,以及如何通过结构化输出和功能调用来实现。 未来:智能体应用(Agentic App) 可扩展的全栈应用:在生产环境中运行Agent所需的架构和基础设施组件。 报告全文详情: