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智能检索增强生成（RAG）
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智能检索增强生成（RAG）
在本单元中，我们将探讨如何使用智能 RAG 来帮助 Alfred 为这场盛大的晚会做准备。
我们知道在前一个单元中已经讨论过检索增强生成（RAG）和智能 RAG，因此如果您已经熟悉这些概念，可以随时跳过。
LLM 经过大量数据训练以学习通用知识。然而，LLM 的世界知识模型可能并不总是相关和最新的信息。RAG 通过从您的数据中查找并检索相关信息并将其转发给 LLM 来解决这个问题。
现在，思考一下 Alfred 的工作方式
- 我们已要求 Alfred 协助规划一场晚会
- Alfred 需要查找最新的新闻和天气信息
- Alfred 需要组织和搜索宾客信息
就像 Alfred 需要搜索您的家庭信息才能提供帮助一样，任何 Agent 都需要一种方法来查找和理解相关数据。智能 RAG 是一种强大的方法，可以使用 Agent 来回答关于您的数据的问题。 我们可以向 Alfred 传递各种工具来帮助他回答问题。然而，Alfred 不会自动根据文档回答问题，而是可以决定使用任何其他工具或流程来回答问题。
让我们开始构建我们的智能 RAG 工作流！
首先，我们将创建一个 RAG 工具来检索受邀者的最新详细信息。接下来，我们将开发用于网页搜索、天气更新和 Hugging Face Hub 模型下载统计数据的工具。最后，我们将所有内容集成在一起，让我们的智能 RAG Agent 生动起来！
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