RAG

检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）是一种自然语言处理（NLP）中的创新方法，它结合了信息检索（IR）和深度学习生成模型的优点，以提高文本生成任务的准确性和上下文相关性。在 AI 和机器学习领域中，RAG 旨在解决大规模语料库中的信息检索与自动生成相结合的问题。

具体来说，RAG 系统包含两个主要组件：

1. 检索模块：该模块负责从一个大规模的数据集或知识库中检索相关信息。它采用一种检索式机制，根据输入查询或上下文内容快速定位到最相关的文档或片段。

2. 生成模块：检索出的相关信息随后被输入到一个大型语言模型（如 GPT 系列或其他变体），这个模型基于检索到的内容生成连贯、精准的回答或文本输出。通过这种方式，生成模型能够利用实际存在的数据源，而不是完全依赖于自身的参数来生成信息，从而减少了错误传播并增强了生成内容的真实性和可靠性。

使用 RAG 框架的一个显著优势在于它可以减少由于模型自身知识库限制而产生的 hallucination（幻觉）。通过实时检索外部存储的信息，RAG 能够在生成时引用准确的事实，这对于问答系统、对话系统以及需要精确信息的任何应用都是极其重要的。

检索增强生成技术为自然语言处理任务提供了一种更为智能且灵活的方法，能够有效地融合真实世界数据和先进的人工智能生成能力，提升了 AI 模型在各种复杂场景下的表现。

Agent

AI Agent，全称为人工智能代理（Artificial Intelligence Agent），是计算机科学和人工智能领域中的一个重要概念。它是指一种软件或硬件实体，设计用于模拟智能行为，并能够在特定环境中自主地感知、决策并执行动作以实现预设目标。Agent 具备以下几个关键特征：

1. 感知能力（Perception）：通过传感器等输入设备获取环境信息，这可以包括文本、图像、声音、物理信号等多种形式的数据。

2. 决策能力（Decision-making）：基于内部算法模型，如强化学习、规划、推理或者基于深度学习的方法，根据当前的感知信息和历史记忆做出最优或近似最优的决策。

3. 行动能力（Action）：通过执行器将决策转化为实际的动作或操作，例如控制机器人移动、发送网络请求、生成文本响应等。

4. 学习能力（Learning）：AI Agent 通常具备学习能力，可以从经验中学习和改进策略，这可能涉及无监督学习、监督学习、强化学习或其他机器学习技术。

5. 记忆功能（Memory）：存储过去的经验和信息，以便在未来决策时参考。记忆可以包含短期工作记忆以及长期的知识库。

6. 适应性与自主性（Adaptability & Autonomy）：AI Agent 能够独立运作，在复杂多变的环境中自主调整其行为以适应新的条件和目标。

7. 合作与交互（Cooperation & Interaction）：在某些情况下，AI Agent 可以与其他 Agent（包括人类或其他 AI 系统）进行交互和协作来共同完成任务。

在实际应用中，AI Agent 广泛应用于多个领域，包括但不限于自动驾驶、智能家居、游戏开发、在线客服、金融交易、医疗诊断、工业自动化等。典型示例包括自动驾驶汽车中的导航系统、虚拟助手如 Siri、Alexa 和 Google Assistant，以及能够进行自动对话和处理复杂任务的更高级别智能体，如结合检索和生成能力的RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型。