Agent检索增强生成：突破传统RAG局限，构建更加智能、贴近事实的LLM应用！

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【原文作者】 旺知识
【作者简介】 AI技术最新进展、发展趋势、研发经验、从业经验
【微 信 号】 WzsMedia

文章摘要

【关 键 词】 RAG、Agent、LLM、模式、增强

本文介绍了一种新的检索增强生成（RAG）模式，旨在突破传统RAG模式的局限性，构建更加智能、更加贴近事实的大语言模型（LLM）应用。

文章首先介绍了基本的RAG模式和其限制，指出了RAG模式在检索、增强和生成过程中存在的问题，如检索LLM可能不会以与生成LLM相同的方式解释用户的意图，每个问题只执行一次检索，检索的上下文不可更改等。

接着，文章提出了Agent智能RAG模式的原理，该模式受人类研究方法启发，涉及多种搜索技术、观察临时结果、精炼以及在提供响应之前在多步骤过程中重试。

然后，文章详细介绍了Agent智能RAG模式的实现，包括定义角色、预期行为和要使用的工具、定义函数规范、实现函数调用流程等。

最后，文章总结了实施Agent模式可以显着增强LLM应用能力的结论。

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