详细内容或原文请订阅后点击阅览

如何执行代理信息检索

2025年11月19日 17:30 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

了解如何利用人工智能代理在文档语料库中查找信息如何执行代理信息检索一文首先出现在走向数据科学上。

来源:走向数据科学

是一项重要的任务，对于实现它至关重要，目前有大量的内容可供使用。例如，信息检索任务是指每次您用 Google 搜索某些内容或向 ChatGPT 询问问题的答案时。您正在搜索的信息可能是封闭的文档数据集或整个互联网。

在本文中，我将讨论代理信息查找，涵盖信息检索如何随着法学硕士的发布而发生变化，特别是随着人工智能代理的兴起，人工智能代理查找信息的能力比我们迄今为止看到的要强得多。我将首先讨论 RAG，因为它是代理信息查找的基础模块。然后，我将继续从高层次讨论如何使用人工智能代理来查找信息。

此信息图突出显示了本文的主要内容。我将讨论一些不同的传统信息检索方法，例如 TF-IDF（关键字搜索），并继续讨论 RAG。然后，我将讨论实现 RAG 的不同方法，要么使用嵌入模型和向量数据库从头开始，要么使用托管 RAG 解决方案。然后我将讨论如何将关键字搜索和 RAG 作为工具提供给您的 AI 代理。图片由 ChatGPT 提供。

为什么我们需要代理信息查找

信息检索是一项相对古老的任务。 TF-IDF 是第一个用于在大型文档语料库中查找信息的算法，它的工作原理是根据特定文档中单词的频率以及单词在所有文档中的频率来索引文档。

如果用户搜索某个单词，并且该单词在几个文档中频繁出现，但很少在所有文档中出现，则表明与这几个文档有很强的相关性。

信息检索是一项至关重要的任务，因为作为人类，我们非常依赖快速查找信息来解决不同的问题。这些问题可能是：

    如何做一顿特定的饭菜如何实现某种算法如何从位置A->B
讨论 代理的 单词 查找 数据集 相关性 询问 人工智能 信息检索 RAG 搜索的 大量的 为什么 语料库 数据库 信息 频繁出现 重要的 使用 信息的 互联网 搜索 工作原理 代理 特定的 不同的 封闭的 问题 根据 可供使用 文档