案例解析：RAG的尽头是Agent

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AI进化论：从RAG到Agent，智能体如何重塑未来世界 ©作者 | Blaze 来源 | 神州问学 引言 随着ChatGPT、ChatGPT-4等的发布，我们彻底被大模型（LLM）的魅力所征服，越来越多的公司和企业开始聚焦大模型技术的研发和使用，为我们的日常生活带来了极大的便利。但是，大模型同样面临着 时效性、准确性 等各种问题，如何让LLM变得更好？如何解决LLM所面临的挑战？如何构建高级的LLM应用？逐渐成为AI领域重要的研究课题。 为了解决这其中一些问题，RAG应运而生，RAG（检索增强生成）技术在自然语言处理领域带来了显著突破。通过结合信息检索和文本生成技术，RAG使机器能够更准确地理解和回应人类语言。但是随着RAG的应用，我们也逐渐意识到RAG的局限性，那么RAG究竟有何痛点？我们又应该如何解决？让我们来一起探寻吧！ RAG痛点 RAG技术可以在一些常见的 ………………………………