宝玉2025-03-31 02:37:28问：什么是 RAG？ RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和生成式人工智能的技术。通俗地讲，它先通过检索，从数据库或互联网等外部知识源中找到与问题相关的内容，再利用生成模型（如GPT）基于这些内容生成答案。这种方式让模型不仅依靠训练时学习到的知识，还能实时获取最新信息，从而更准确地回答问题。 举个简单的例子：假设你问AI：“20#RAG#检索增强生成#信息检索
Leo Xiang2025-03-12 13:02:02OpenAI 这套开发工具把Agent开发需要的基础能力都提供了，搜索、RAG、意图识别、内容审核、Computer use 以及 Browser use，整个Agent开发的成本瞬间降低了很多。 预期可见的会出来一批Agent方向的产品。 #OpenAI#开发工具#agent
宝玉2025-01-19 04:06:36 DailyDoseofDS 这个图把传统 RAG 和 Agentic RAG 之间的差异分的比较清楚。 传统 RAG 就是先把文档向量化保存到向量数据库，然后在用户查询时，对用户的问题也做向量化，从向量数据库中找到相关的文档，再把问题和找出来的结果交给 LLM 去总结生成。 这种方式的优点就是简单，由于不需要太多次和 LLM 之间的交互，成本也相对低，但缺点是经常会因为做相似检索时，找不到合#RAG#向量数据库#LLM
biantaishabi2025-01-08 14:34:22给我的机器人加了几个工具： 编辑文件，他需要编辑部分而不是每次都是全部更新整个文件； 增加经验，（这个还需要一个搜索的，所以以后应该会把他每天批量移到一个向量数据库理让机器人搜索，以后动态构建系统提示词）； 查文档的，这个项目比较简单让他读文件，还做了一个查rag的 我的机器人laoded了 #机器人#编辑文件#经验积累
