RAG之父：构建企业级RAG Agent AI系统的10个经验教训！

不二如是

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合检索和生成技术的自然语言处理模型。

它通过从外部知识库中检索相关信息，然后利用这些信息来指导文本的生成，从而提高生成内容的准确性和相关性。

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10大教训：

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RAG Agent 是一种结合了 RAG 技术和智能代理（Agent）的系统，通过引入自主代理实现动态决策和工作流程优化。

它不仅能够检索和生成文本，还能根据任务需求动态调用外部工具或执行动作。

很多AI项目失败往往不是因为目标太高，而是因为目标太低。

不要满足于解决“401k供应商是谁”这类简单问题，要敢于挑战能带来真正业务转型的难题。

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如何在本地部署RAG系统

快速收敛

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