关于 RAG、AI Agent、多模态，我们的理解与探索

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原标题：关于 RAG、AI Agent、多模态，我们的理解与探索
关键字：模型,语义,缓存,字节跳动,向量
文章来源：AI前线
内容字数：15255字

内容摘要：

嘉宾 | 王元编辑 | 李忠良引言：在这个快速发展的数字时代，生成式 AI 不仅仅是一个概念，而是正在被塑造成为未来技术生态系统的核心。随着 LLM 的崛起，我们正处于一场技术的前沿。在 QCon 上海站上，王元讲师从构建企业级智能问答机器人方面的实战经验入手，深入分享了私有数据的接入、代理框架的运用，到多模态实践、语义缓存技术等 LLM 的新技术与新实践。本文为演讲整理文～
这次交流的主题是“Agent”，但我认为 Agent 并非存在，而是依赖于其他技术的融合。首先是私域数据，它对 Agent 来说，保证了输入源的处理。如果输入源处理不佳，就会导致 Agent 的性能下降；其次，Agent 技术基于大模型，大模型能力的提升会直接影响 Agent 的性能。但 Agent 也有缺点，比如增加系统的延时，这可以通过语义缓存技术来处理；另外，无论是基于 Agent 还是基于 AI 的新技术，都为测试带来了新的挑战。私域数据的分割、召回与评估私域数据主要解决两个问题。首先是如何有效地将企业数据输入大语言模型。大语言模型的上下文处理能力是有限的，需要智能地选择数据以适应这一限制；其次，

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