想象一下以下情况：您开发了一个出色的 AI 应用程序，但您还希望它能够与您的公司内部文档、产品目录或知识数据库协同工作。这就是 RAG（检索增强生成）的用武之地——一种为你的 AI 提供上下文记忆的技术。
RAG 流程：数据如何转化为知识
RAG 的工作原理与人类大脑解决问题的方式类似：当有人问我们一个问题时，我们会自动在记忆中搜索相关信息，然后再形成答案。在 RAG，这项任务由一个特殊的数据库——矢量数据库执行。
但是，如何让文本可以被数据库“搜索”呢？诀窍就在于所谓的嵌入。这些是文本的数学表示，其中相似的内容被赋予相似的数值。所以如果有人问一个问题，它也会转换成嵌入。然后，矢量数据库可以通过搜索相似的嵌入来快速找到最相关的信息。
实例：企业使用 RAG
假设您正在为一家公司开发内部知识管理系统。当员工询问有关特定流程的问题时，系统会自动搜索所有相关的手册、协议和文档。然后，法学硕士 (LLM) 不仅会收到问题，还会收到找到的上下文。这样就可以根据公司的实际流程得出合理的答案——不是通用的陈述，而是量身定制的精确信息。
RAG的技术实现
将 RAG 集成到您的应用程序中需要比 乌干达 WhatsApp 数据 基本提示多一点的努力，但结果是值得的。您需要一个矢量数据库来存储您的嵌入并使其可搜索。此类矢量数据库可在云端（例如 Pinecone）或作为开源解决方案（例如 Chroma、Milvus）使用，也可在经典数据库（如带有扩展 pgvector 的 PostgreSQL）中使用，也可在内置数据库（例如 Microsoft SQL Server）中使用。
现代框架使实施变得非常简单：您所要做的就是索引您的文档，设置搜索并将找到的信息集成到您的提示中。
最重要的一步是准备数据。您的文档准备得越好、结构越合理，搜索结果就越精确。请记住：垃圾进，垃圾出——这个古老的开发者原则也适用于此。
人工智能代理：自主问题解决者
想象一下一个虚拟助手，它不仅可以回答问题，还可以主动解决问题——这就是人工智能代理。他们就像高度专业化的员工，能够独立思考、计划和行动。尽管基本提示和 RAG 的工作更具被动性，但代理却发挥着主动作用。
自主决策的魔力
是什么让人工智能代理如此特别？与简单的问答系统相比，它具有结构化的决策过程。当你给他一个任务时，他首先会分析问题并制定解决方案。在这样做时，它会考虑所有可用的工具和资源——无论是 API、数据库还是程序代码。
想象一下旅行策划代理：你告诉他们你的预算和偏好，他们负责处理其余的事情。他们研究航班连接、比较酒店价格、查看目的地的天气，并制定周密的旅行计划。当他遇到障碍时，他会独立调整计划并寻找替代解决方案。
从个体代理到复杂团队
当几个经纪人一起合作的时候就会变得特别令人兴奋。想象一个虚拟项目团队：主管代理充当项目经理，将任务委派给专门的代理。一个代理可能负责研究，另一个代理负责数据分析，第三个代理负责创建报告。
这些多智能体系统可以处理极其复杂的任务。例如，一个代理团队可以进行完整的市场分析：一个代理从各种来源收集数据，另一个代理分析趋势和模式，而第三个代理将结果转化为可理解的可视化图表和报告。
工具和技能
经纪人的力量在于他的工具箱。现代框架允许代理与各种工具进行交互：他们可以查询 API 来获取实时数据、搜索数据库来做出明智的决策，甚至分析网页来收集当前信息。它的特殊之处在于代理可以独立地选择最适合相应任务的工具。
一个实际的例子是处理客户询问的支持代理。它不仅可以访问常见问题解答数据库，还可以操作票务系统、搜索技术文档，甚至在必要时运行简单的诊断脚本。如果他遇到无法独自解决的问题，他知道什么时候该叫人类员工来帮忙。
结论：你的 AI 开发之旅从这里开始
开发人工智能应用程序乍看起来似乎是一项艰巨的挑战，但正如我们所见，有一种实施模式可以满足每种要求。关键是要从适合您的具体项目的方法开始。
记住：罗马不是一天建成的。从简单的提示开始，尝试不同的指令并观察模型如何响应。当你有信心的时候，你可以使用 RAG 为你的应用程序赋予“记忆”，并用你自己的数据来丰富它。当您准备好进入下一个级别时，请探索令人着迷的 AI 代理世界。
技术正在迅速发展，但我们在此讨论的基本模式将继续引导您走向未来。它们就像吉他演奏的基本和弦——一旦掌握了它们，您就可以在此基础上演奏出越来越复杂的旋律。