Agent、RAG、LangChain这三者有什么关系？

我们经常能听到某个大模型应用了 Agent技术、RAG技术、LangChain技术，它们似乎都和知识库、检索有关，那么这三者具体指什么，相互有什么关系呢，今天来介绍一下。

1. Agent:

Agent指的是具有一定智能和自主行为能力的实体，它可以做出规划、调用工具、执行动作。它利用内置的大语言模型来做出规划，决定执行哪些步骤，每个步骤需要调用哪些工具(如 RAG)，之后调用相应的工具，最终完成任务。

2.检索增强生成RAG(Retrieval-Augmented Generation):

RAG用于提升大模型回答问题的准确性。传统的大模型会凭空“编造”答案，RAG 技术结合检索和生成两个步骤来改善这个问题，是当前大模型解决“幻觉”问题的重要方法。

首先，它会检索相关文档或数据源(比如一个数据库或者网络资源)，找到最相关的片段作为证据。

然后，大模型利用这些证据辅助生成精确的答案。

3. LangChain:LangChain

是一个专门为开发基于大语言模型的应用所设计的编程框架。它提供了一系列工具和服务，使得开发者能够更容易地构建和整合各种组件。

在涉及 RAG技术应用时，LangChain可以帮助开发者高效地组织、检索和对接多种数据源，例如将文本数据进行向量化存储，并与大模型进行无缝交互。

举个例子:做一个客服问答产品

1、LangChain作为一个基础设施平台，提供了构建此类系统的工具和服务。

在这个例子中，开发者使用LangChain整合不同的工具和服务，如对接检索服务、对接商品价格知识库、对接售后服务 API接口、对接大语言模型等。

2、Agent扮演核心角色，负责协调和执行整个客服处理过程。

①做出规划:用户问了一个问题“5斤特大号苹果加3斤中号苹果，一共多少钱”，Agent调用大语言模型进行规划:

大语言模型将这个过程分成2步第一步查询特大号苹果单价、中号苹果单价，第二步计算5斤特大号苹果 +3斤中号苹果的总价。第一步需要调用 RAG工具，第二步需要调用计算器工具。

②)调用工具:RAG工具首先通过检索模块从商品价格知识库中查找相关信息，找出最相关的条目，之后，Agent将这些条目传递给计算工具，计算工具计算出总价。

③执行动作:大模型基于总价生成客服文案。

最后

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