【笔记】Handy Multi-Agent Tutorial 第四章: CAMEL框架下的RAG应用 （简介）

最新推荐文章于 2025-12-20 19:19:09 发布
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4.1 RAG的组件介绍

4.1.1 RAG简介

检索增强生成RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种通过从外部资源获取事实来提高生成式AI模型准确性和可靠性的技术。

将生成式AI服务与外部资源相连，特别是那些富含最新技术细节的资源。

4.1.2 Loaders

Loaders是CAMEL框架中用于数据加载和预处理的模块。

引入了两个 IO 模块：Base IO 和 Unstructured IO

Base IO

专注于读取各种格式的文件，提取其内容，并将其表示为 File 对象

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ReedFoley
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如OpenAI，Cohere，Mistral等的API服务，适用于项目或工程中需要方便直接的使用嵌入且不介意数据隐私的情况：适用于对数据隐私有要求或需要自定义模型本地部署的情况以上两者的区别可以等价的理解成大语言模型API和开源本地LLM的区别。在上可以看到各种各样开源好用的embedding模型。在具体研究和工程问题的选择中，其实没有一个明确的好坏评价标准，适合自己的数据处理场景才是最好的。一个常见的方法是构造自己应用场景的专有评测集，然后分别尝试，量化的方式来评估分数最后选择。
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如OpenAI，Cohere，Mistral等的API服务，适用于项目或工程中需要方便直接的使用嵌入且不介意数据隐私的情况：适用于对数据隐私有要求或需要自定义模型本地部署的情况前者相当于大模型API，后者相当于本地LLM。
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