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RAG+Agent在实际业务落地案例分享+项目推荐

大模型架构的经典分层，即：应用层、工具层、模型层 & AI Infra：

  • 应用层 - 大模型应用：主要以 RAG&AI Agent 初代的模式透出，主要的落地场景包括内部数据分析 - GBI 即生成式 BI、研发辅助提效 - 生成式 Code、面向外部用户和小二的知识库问答 - 如 ChatPDF；* 工具层 - 应用构建能力：主要介绍如何高效快速去构建自己场景的大模型应用（重点在 AI Agent 的构建），有应用构建工具 - LangChain， Agent 开发框架如：MetaGPT，MaaS 平台如 ModelScop-Agent&Agents for Amazon Bedrock 等；
  • 模型及基建层 - 大模型优化加速：核心在模型推理加速上的探索，未来以应对有限算力情况下，大模型应用规模化投产的性能和安全性诉求，目前也是业界争相要探索突破的重点；

AI Agent 是当前业界在大模型应用方面主要研究的方向，虽然大语言模型的能力足够强大，但它依旧是被动的响应用户的指令，并且生成的效果取决于使用者如何使用它。AI Agent（智能代理）则不同，它是一个自动化的程序，它具备自主规划和执行的能力，它也被视为通往 AGI（通用人工智能）的钥匙。

1. AI Agent

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