在人工智能快速發展的當下，大語言模型（LLM）技術取得了顯著進步，但也面臨諸多挑戰。檢索增強生成（RAG）技術應運而生，爲提升語言模型性能提供了新途徑。不過，傳統 RAG 存在一定侷限，而 Agentic RAG 則試圖突破這些瓶頸，帶來更強大的功能體驗。本文將探究二者的差異。傳統 RAG 的困境傳統 RAG 的工作流程主要包括：先將文檔進行編碼，通過嵌入模型轉化爲向量形式存儲在數據庫中。當接收到 ⌘ Read more
在人工智能快速發展的當下，大語言模型（LLM）技術取得了顯著進步，但也面臨諸多挑戰。檢索增強生成（RAG）技術應運而生，爲提升語言模型性能提供了新途徑。不過，傳統 RAG 存在一定侷限，而 Agentic RAG 則試圖突破這些瓶頸，帶來更強大的功能體驗。本文將探究二者的差異。傳統 RAG 的困境傳統 RAG 的工作流程主要包括：先將文檔進行編碼，通過嵌入模型轉化爲向量形式存儲在數據庫中。當接收到 ⌘ Read more