抹布的演变，长上下文llms to Agent rag -Analytics Vidhya

本文探讨了AI模型的演变，重点是从传统的LLM到检索增强生成（RAG）的过渡，最后是Agentic Rag。它突出了传统LLM在执行现实世界中的局限性以及RAG和Agentic Rag在解决这些局限性方面所提供的进步。

涵盖的主要进步：

• 从LLM到抹布：文章详细介绍了RAG如何通过整合外部知识基础来增强LLM，从而导致更准确且上下文丰富的响应。它解释了抹布系统中查询管理，信息检索和响应生成的过程。

• 代理抹布的出现：代理抹布通过添加自主决策层建立在抹布上。这使系统不仅可以检索信息，还可以战略性地选择和利用适当的工具来优化响应并执行复杂的任务。

• RAG技术的改进：讨论了诸如改进的检索算法，语义缓存和多模式集成之类的最新进展，从而展示了该领域正在进行的发展。

• 比较抹布和AI代理：一个明确的比较突出了抹布（集中于知识增强）和AI代理（集中于行动和相互作用）之间的关键差异。

• 架构差异：表提供了长篇小说LLM，抹布和代理抹布的架构的简洁比较，强调了它们的独特组成部分和能力。本文解释了长篇小说LLM在处理广泛文本方面的好处，同时强调了RAG的成本效益。

• 自我路线：一种混合方法：本文介绍了自我路线，这是一种混合系统，结合了抹布和较长的上下文LLM，以在成本和性能之间达到平衡。它会根据复杂性动态地将查询与抹布或长上下文llm。这为各种查询类型提供了实用的解决方案。

本文通过总结每种模型的关键差异和用例来结束，强调最佳选择取决于特定的应用程序需求和资源约束。 FAQ部分进一步阐明了关键概念。

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