RAG和Agent的区别

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RAG和Agent的区别
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Agent和RAG是两种不同的技术，尽管它们在某些应用场景中可能会相互配合使用。以下是它们的主要区别：

Agent

Agent指的是具有一定智能和自主行为能力的实体。它可以做出规划、调用工具、执行动作。Agent利用内置的大语言模型来做出规划，决定执行哪些步骤，每个步骤需要调用哪些工具（如RAG），之后调用相应的工具，最终完成任务
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。

例如，在一个客服问答系统中，Agent会根据用户的问题进行规划，决定需要调用哪些工具来获取答案。Agent的核心功能是协调和执行整个处理过程
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。

RAG（检索增强生成）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）用于提升大模型回答问题的准确性。传统的大模型可能会凭空“编造”答案，而RAG技术结合检索和生成两个步骤来改善这个问题
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首先，RAG会检索相关文档或数据源，找到最相关的片段作为证据。然后，大模型利用这些证据辅助生成精确的答案
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。这种方法有效地解决了大模型在回答问题时可能出现的“幻觉”问题。

应用场景

在实际应用中，Agent和RAG可以结合使用。例如，在一个客服问答系统中，Agent负责规划和调用工具，而RAG负责从知识库中检索相关信息并生成答案
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。这种组合可以显著提高系统的回答准确性和效率。

总的来说，Agent和RAG各自有其独特的功能和应用场景，但它们也可以相互配合，共同提升大模型的性能和准确性。