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RAG(检索增强生成): 知识增强外挂
LangChain: 方便快捷地创建AI应用
Agent(智能体): AI执行任务的“代理人”
在LangChain框架中使用RAG技术创建专用的Agent
小结
我先来画一张三者的关系图。
然后用一句话来概括这张图。
你可以在LangChain框架中使用RAG技术来创建一个Agent，扮演特定的角色专门解决用户的特定需求。
接下来我们按顺序介绍这三个名词。
RAG(检索增强生成): 知识增强外挂
RAG (Retrieval-Augmented Generation)的中文名是检索增强生成，这项技术的核心是让大语言模型在输出答案时具备查阅外部资料的能力。通俗来说，就好比在写作文前先翻参考书找素材的过程。
举个生动的例子：假设你读完九年义务教育，这相当于完成了模型的预训练阶段，拥有了基础认知能力；考上大学主修金融专业，经过四年系统学习后，这就完成了模型的微调过程，此时你就能处理基础的金融分析任务了。
但大学四年实在太久，于是你想了个捷径——带着高中课本的同时，随身携带《证券分析》《公司理财》等专业书籍，这样虽然比不上科班出身，但靠着"开卷考试"的特权也能应付基础金融问题。
当你接到客户咨询时，先调动中学知识框架，再从专业书籍里扒拉出相关段落，整理成通俗易懂的答复，这套操作流程就是RAG的生动写照。
鉴于模型训练如同学历教育般耗时烧钱，加上超长记忆技术尚在实验室阶段，当前RAG这种"外挂知识库"的模式，在金融咨询、法律服务和政府智库等需要实时更新专业知识的领域，展现出了极强的落地潜力。
LangChain: 方便快捷地创建AI应用
随着RAG技术的广泛应用，新的挑战也随之浮现。如何高效整合检索、内容生成、数据存储以及API调用等模块，构建一个完整的应用系统？这正是LangChain大显身手的时刻。
作为专为LLM应用开发设计的开源框架，LangChain极大地简化了基于大语言模型的应用程序构建流程。
在RAG这一LLM核心应用场景中，LangChain不仅提供了全面支持，更通过灵活的多步骤工作流设计能力，显著提升了RAG系统的可控性和可靠性。
Agent(智能体): AI执行任务的“代理人”
在熟悉了RAG和LangChain的技术原理后，让我们继续探讨AI Agent的核心概念。Agent本质上是一个具备环境感知、自主决策和行动执行能力的智能系统。
就像它的英文原意所示，Agent扮演着智能代理人的角色，能够"理解"用户制定的业务流程和规则，并基于自身逻辑来协调处理复杂的任务序列。
让我们回到开头的那张图里，这三个名词各自的职责和执行流程如下：
LangChain可以为任务提供足够复杂的工作流结构，而Agent则负责根据PromptTemplate的设定执行这些流程中的每一个任务环节。
LangChain框架也提供了各种相应的库对RAG技术进行支持，让RAG技术可以作为Agent从Knowledge bbse获取知识的工具。
Agent获得相应的知识后，再由LLM组织并理解，作出返回给客户有用的信息或是执行特定操作的判断，并由Agent来完成。
这个经典组合可以应用到很多类似的应用当中，随着人工智能领域技术的全面发展，该组合的能力也在不断提升。
小结
综上所述，Transformer、BERT、GPT并不是同一技术路线的产物，但作为自然语言处理领域的三大里程碑模型，它们在架构设计和应用场景上存在深刻的关联性。
这些技术频繁出现在行业讨论中的原因，在于它们正在重塑人机交互的范式。建议技术从业者尽快掌握这些核心模型，在人工智能重构各行业的浪潮中，唯有持续更新技术认知，才能保持竞争优势。
作者：imtoken
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