關于 RAG、AI Agent、多模態，我們的理解與探索

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原標題：關于 RAG、AI Agent、多模態，我們的理解與探索
關鍵字：模型,語義,緩存,字節跳動,向量
文章來源：AI前線
內容字數：15255字

內容摘要：

嘉賓 | 王元編輯 | 李忠良引言：在這個快速發展的數字時代，生成式 AI 不僅僅是一個概念，而是正在被塑造成為未來技術生態系統的核心。隨著 LLM 的崛起，我們正處于一場技術的前沿。在 QCon 上海站上，王元講師從構建企業級智能問答機器人方面的實戰經驗入手，深入分享了私有數據的接入、代理框架的運用，到多模態實踐、語義緩存技術等 LLM 的新技術與新實踐。本文為演講整理文～
這次交流的主題是“Agent”，但我認為 Agent 并非存在，而是依賴于其他技術的融合。首先是私域數據，它對 Agent 來說，保證了輸入源的處理。如果輸入源處理不佳，就會導致 Agent 的性能下降；其次，Agent 技術基于大模型，大模型能力的提升會直接影響 Agent 的性能。但 Agent 也有缺點，比如增加系統的延時，這可以通過語義緩存技術來處理；另外，無論是基于 Agent 還是基于 AI 的新技術，都為測試帶來了新的挑戰。私域數據的分割、召回與評估私域數據主要解決兩個問題。首先是如何有效地將企業數據輸入大語言模型。大語言模型的上下文處理能力是有限的，需要智能地選擇數據以適應這一限制；其次，

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