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Databases

现代人工智能的核心：知识图谱和矢量数据库

现代人工智能的核心：知识图谱和矢量数据库

在快速发展的人工智能领域，检索增强生成（RAG）系统因其能够通过从外部数据库检索相关信息来增强传统人工智能模型而日益受到欢迎。这项技术的核心是两个关键工具——知识图谱和向量数据库——它们以根本不同的方式运作，但相辅相成，以解决各种问题。 为了理解它们的重要性，让我们来分析它们的概念、差异、优势，以及它们如何重塑各个行业。 1. 知识图谱：连接的基础

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构建 Agentic RAG（检索-增强生成）管道的实践演示

构建 Agentic RAG（检索-增强生成）管道的实践演示

插图展示了自主代理如何参与 RAG 系统，以检索最相关的信息片段。 什么是Agentic RAG？ 我们都知道什么是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。但让我们快速回顾一下。检索增强生成是一种强大且流行的管道，通过从大型语言模型中增强响应来提升其表现。它通过将从向量数据库中检索到的相关数据作为上下文添加到提示中，并将其发送给LLM进

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