Lagent 自定义Agent 智能体

“LAgent”、“微调” (Fine-Tuning) 和 “RAG” (Retrieval-Augmented Generation) 是三个不同的技术概念，通常应用于自然语言处理和生成模型领域。以下是它们的主要区别：

1. LAgent

LAgent 可能是指某种具体的语言模型代理（Language Agent）或自定义的智能代理系统，专门用于处理自然语言任务。这类系统通常基于大型语言模型，能够理解和生成自然语言，并可配置用于各种应用场景，例如聊天机器人、文本生成、问答系统等。
Lagent 是一个轻量级开源智能体框架，旨在让用户可以高效地构建基于大语言模型的智能体。同时它也提供了一些典型工具以增强大语言模型的能力。

Lagent 目前已经支持了包括 AutoGPT、ReAct 等在内的多个经典智能体范式，也支持了如下工具：

Arxiv 搜索
Bing 地图
Google 学术搜索
Google 搜索
交互式 IPython 解释器
IPython 解释器
PPT
Python 解释器
其基本结构如下所示：

2. 微调 (Fine-Tuning)

微调是对已经预训练的大型语言模型（如GPT）进行进一步训练，以便在特定任务上表现得更好。通过在小规模但高度相关的任务数据集上进一步训练模型，微调可以帮助模型适应特定的应用场景，如情感分析、特定领域的文本生成等。

微调的特点：

• 应用特定领域的数据：微调使用的是特定领域的数据，这些数据与目标任务高度相关。
• 任务专用：经过微调的模型通常在特定任务上表现更好，但可能丧失一定的通用性。
• 需要额外计算资源：微调需要对模型进行额外训练，这通常需要显著的计算资源。

3. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG 是一种将信息检索与生成式语言模型结合的方法。RAG模型通过先检索相关的文档或知识库中的信息，然后利用生成模型对其进行处理，以生成更为精确和上下文相关的答案或文本。这种方法常用于问答系统，尤其是那些需要依赖外部知识库的系统。

RAG的特点：

• 检索增强：RAG通过检索相关信息，提高生成模型的准确性和可靠性。
• 灵活性：能够动态地利用外部知识库，使模型在信息不完全或动态更新的场景中仍然能够生成高质量的响应。
• 实时性：RAG模型可以根据用户的查询动态检索最新的信息，因此在处理实时问题上更有优势。

总结

• LAgent 可能是一个具体的智能代理或系统，基于语言模型进行自然语言处理任务。
• 微调 是对大型语言模型进行特定任务或领域的进一步训练，以提高其在该任务上的表现。
• RAG 是结合检索和生成技术的模型，通过从外部知识库中检索信息来增强生成结果的准确性。

这些技术虽然都涉及语言模型，但在应用场景、技术实现和最终目的上存在显著区别。

基础任务
使用 Lagent 自定义一个智能体，并使用 Lagent Web Demo 成功部署与调用，记录复现过程并截图。
最终是有上下文的智能体：

问第一篇：

顺序会乱，应该是webdemo的问题。

自己的智能体构建：

图片就手动打开了：https://oss.openmmlab.com/magicmaker/7e8/8/13/c46ee9705e3c11efafb300259d54ad6e.png