AI问题之在互联网应用中,Agent如何使用Tools

简介: AI问题之在互联网应用中,Agent如何使用Tools

问题一:Agent中的RAG和FLARE是什么?



参考答案:

RAG和FLARE是通过大模型增强检索的方案。它们像WebGPT一样检索数据,但与传统的内容检索不同,这些方案利用了大模型的能力来增强检索效果。



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问题二:在实践中,通常选择什么样的数据库与RAG、FLARE等方案配套?



参考答案:

通常选择支持快速最大内积搜索(MIPS)的近似最近邻(ANN)算法数据库与RAG、FLARE等方案配套。这些数据库能够快速高效地处理向量数据,提高检索速度和准确度。



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问题三:有哪些向量数据库可供选择?



参考答案:

有很多向量数据库可供选择,如阿里云的基于Tail的VectorDB,以及云原生向量数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版等。这些数据库都是当下市场上的热门选择,可以根据具体需求进行选择和使用。



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问题四:Agent中的Tools是什么?



参考答案:

Tools是一组工具集或者Agent可以利用的所有外部资源。这是Agent可调用、可执行的能力,它既可以是一个函数、API,还可以是其它任何大模型,包括另一个Agent应用等等。



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问题五:在互联网应用中,Agent如何使用Tools?



参考答案:

在互联网应用中,常用的思路是提供不同领域的API以及这些API的说明用法文档。Agent通过推理判断需要使用的API,并在Tools中查找是否存在该API。这是一个不断查阅、调用、证实的过程。



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