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代理抹布应用：公司知识懈怠代理
使用LlamainDex和Modalth The Post Agentic Rag应用程序学习的教训：公司知识懈怠的代理首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学I现在大多数公司都将建立或实施自己的抹布代理。 rag AI知识代理可以挖掘内部文档 - 网站，PDF，随机文档 - 并在几秒钟内回答Slack（或团队/不和谐）中的员工。因此，这些机器人应大大减少筛选员工信息的时间。 我已经在IBM的Askhr等大型科技公司中看到了其中的一些，但是它们还不是主流。 如果您想了解它们的建造方式以及建造简单的资源所需的资源，那么这是一篇适合您的文章。 部分本文将通过|作者的图像 我将仔细研究所涉及的工具，技术和建筑，同时还要研究建造类似物品的经济学。我还将包括一节有关您最终将关注最多关注的部分。 您会花时间在|作者的图像 最终还有一个演示，因为这在Slack中会是什么样。 如果您已经熟悉抹布，请随时跳过下一节 - 这只是围绕代理和抹布的重复性内容。 什么是抹布和代理抹布？ 阅读本文的大多数人都会知道什么是检索效果的一代（RAG），但是如果您是新手，那么它是一种获取信息的方式，可以在回答用户的问题之前获取大型语言模型（LLM）。 这使我们能够实时提供从各个文档到机器人的相关信息，以便它可以正确回答用户。 简单的抹布|作者的图像 此检索系统所做的不仅仅是简单的关键字搜索，因为它找到了相似的匹配，而不仅仅是确切的匹配。例如，如果有人询问字体，相似性搜索可能会返回关于排版的文档。 许多人会说抹布是一个相当简单的概念，但是您如何存储信息，如何获取信息以及使用哪种嵌入模型仍然很重要。 如果您想了解有关嵌入和检索的更多信息，我在这里写了有关嵌入的信息。 在这里 最小 ❤
I现在大多数公司都将建立或实施自己的抹布代理。rag
AI知识代理可以挖掘内部文档 - 网站，PDF，随机文档 - 并在几秒钟内回答Slack（或团队/不和谐）中的员工。因此，这些机器人应大大减少筛选员工信息的时间。
我已经在IBM的Askhr等大型科技公司中看到了其中的一些，但是它们还不是主流。
部分本文将通过|作者的图像
您会花时间在|作者的图像
最终还有一个演示，因为这在Slack中会是什么样。
如果您已经熟悉抹布，请随时跳过下一节 - 这只是围绕代理和抹布的重复性内容。
什么是抹布和代理抹布？
阅读本文的大多数人都会知道什么是检索效果的一代（RAG），但是如果您是新手，那么它是一种获取信息的方式，可以在回答用户的问题之前获取大型语言模型（LLM）。
简单的抹布|作者的图像
此检索系统所做的不仅仅是简单的关键字搜索，因为它找到了相似的匹配，而不仅仅是确切的匹配。例如，如果有人询问字体，相似性搜索可能会返回关于排版的文档。
许多人会说抹布是一个相当简单的概念，但是您如何存储信息，如何获取信息以及使用哪种嵌入模型仍然很重要。
如果您想了解有关嵌入和检索的更多信息，我在这里写了有关嵌入的信息。 在这里最小❤