Агенти зазвичай використовуються для автономного виконання завдань. Вони можуть взаємодіяти з різними системами, користувачами та середовищами для виконання певних завдань. З іншого боку, RAG зосереджена на підвищенні якості створеної інформації шляхом спочатку отримання найбільш релевантних даних.10 липня 2024 р.
Агент Retrieval Augmented Generation (RAG) є ключовою частиною програми RAG що розширює можливості великих мовних моделей (LLM) шляхом інтеграції зовнішнього пошуку даних.
RAG означає Retrieval-Augmented Generation, а з іншого боку, fine-tuning LLM означає Large Language Model fine-tuning. Обидва вони підпадають під ширшу парасольку підходів штучного інтелекту, спрямованих на покращення того, як навчена мовна модель реагує на введення користувача.
Чи краще rag, ніж тонке налаштування? RAG, як правило, кращий для більшості корпоративних випадків використання, оскільки він більш безпечний, масштабований і економічно ефективний. Це забезпечує підвищену безпеку та конфіденційність даних, зменшує витрати на обчислювальні ресурси та забезпечує надійні результати завдяки використанню останніх підібраних наборів даних.
Системи розширеної генерації пошуку (RAG) і агенти ШІ представляють різні підходи до вдосконалення великих мовних моделей (LLM). У той час як RAG зосереджується на доповненні LLM зовнішніми знаннями, агенти ШІ дають LLM можливість взаємодіяти зі світом за допомогою дій та інструментів.
Основна функція: чат-боти RAG чудово надають точну, залежно від контексту інформацію для підтримки клієнтів і досліджень, використовуючи можливості пошуку та генерування. тоді як агенти штучного інтелекту зосереджуються на автономному, складному виконанні завдань і вирішенні проблем.