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Agentic Workflow and Retrieval-Augmented Generation:实时健康监测指南

Agentic Workflow and Retrieval-Augmented Generation:实时健康监测指南

探索这种模块化架构如何彻底改变实时医疗数据分析,增强对高风险老年人的监督。通过将多智能体系统(MAS)与检索增强生成(RAG)集成,本指南为医疗保健和人工智能领域的专业人士提供优化患者监测和提供准确、可操作见解的工具。 介绍 传统的医疗监测系统通常依赖于静态的线性管道。数据被处理,规则被应用,结果被生成。虽然这种线性方法有效,但可能显得僵化,适应性差,并且对患者不断变化的临

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代理人工智能:从零开始构建自主系统

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在生成式人工智能时代创建多智能体框架的逐步指南 本文由Rafael Guedes共同撰写。 介绍 生成式人工智能的崛起是数字时代的新平台转变。它解决了从大型企业的自动化到各种类型的研发和创意等问题。预计到2024年,全球市场将超过650亿美元,86%的IT领导者预计将发生重大组织变革[1]。到目前为止,最大的收益来自于聊天机器人(更为通用且广泛的应用案例)、代码助

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