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RAG只是开始，Agentic App是未来

发布日期：2024-09-14 12:12:28 浏览次数： 1977

作者：PaperAgent

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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。

【重磅】一键接入扣子、Dify，FastGPT等开发平台

企业内部AI 先行者已通过扣子、Dify 等智能体开发平台积极探索 "人 + AI" 的效率革新。这些应用大多局限于小范围应用，基于此，我们打造一款开箱即用的 AI 门户-53AI Hub，让企业实现从 "场景级效率优化" 到 "企业级生产力重构" 的跨越....

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：

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

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