百万上下文RAG，Agent还能这么玩
百万上下文RAG，Agent还能这么玩
2024年7月8日创建
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在AI技术飞速发展的今天，我们见证了许多令人惊叹的突破。最近， Qwen2 模型的开源引起了广泛的关注，它不仅展示了超越闭源模型的能力，还带来了一个全新的框架—— Qwen-Agent 。
Qwen-Agent 的设计思路虽然与 LangChain 相似，但其发布几个的Agent示例却很有意思。今天本文将深入探讨如何使用 Qwen-Agent 将上下文记忆扩展到 百万量级 ，让Agent的智能得到更广泛的应用。
暴力关键字检索优于向量方案
在处理大规模文本数据时，一个关键的挑战是如何快速准确地定位到最相关的信息块。Qwen-Agent通过一种看似“暴力”的方法——, 基于LLM判断相关性 AND 基于关键字检索 ，解决了这一难题。这种方法虽然简单，但在实际操作中却显示出了意想不到的效果。
关键字检索的基本原理
关键字检索 是一种直接且高效的方法，尤其是在面对大规模文本数据时。通过预先定义的关键字，我们可以快速定位到包含这些关键字的文本块。这种方法的优势在于其速度和简单性，尤其是在处理大规模数据时。
实现关键字检索的步骤
1.
预处理文本数据 ：将大规模文本数据分块。
2.
基于LLM判断相关性 ：并行处理每个分块，让聊天模型评估其与用户查询的相关性， 如果相关则输出相关句子用于后续检索。
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