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怎么看AI大模型(LLM)、智能体(Agent)、知识库、向量数据库、知识图谱,RAG,AGI 的不同形态?

2024年5月28日修改
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作者: 译点
公众号:每天译点晓知识
前言
在 AI 人工智能时代,智能体将会是未来最主流的大模型应用方式?人人都有机会通过智能体,解锁成为【超级个体】。
在人工智能的快速发展中,LLM、Agent、知识库、向量数据库()、RAG(检索增强生成)、知识图谱以及AGI(人工通用智能())等概念和技术不断涌现,其共同推动着人工智能技术的进步和应用场景的拓展!
从智能体定义到实际应用,在多次体验各个智能体系之旅的前提下,简单谈谈一点 IDea!本文将分别介绍这些概念和技术,并探讨它们在实现AGI的不同形态中所扮演的角色。
接下来,我们先来看看这些在 AI 生态里面的 概念&定义->
大模型(LLM)
大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的一条重要途径。
去年,大语言模型及其在人工智能领域的应用已成为全球科技研究的热点,其在规模上的增长尤为引人注目,参数量已从最初的十几亿跃升到如今的一万亿。参数量的提升使得模型能够更加精细地捕捉人类语言微妙之处,更加深入地理解人类语言的复杂性。
在过去的一年里,大语言模型在吸纳新知识、分解复杂任务以及图文对齐等多方面都有显著提升。随着技术的不断成熟,它将不断拓展其应用范围,为人类提供更加智能化和个性化的服务,进一步改善人们的生活和生产方式。
智能体(Agent)
任何独立的能够思考并可以同环境交互的实体都可以抽象为智能体。Agent 是一个英文单词,指能自主活动的软件或者硬件实体。在人工智能领域,国内译为中文“智能体”。曾被译为“代理”、“代理者”、“智能主体”等。
智能体本身包括感知观测单元 (Sensor)、记忆检索单元(Memory)、推理规划单元(Planner) 和行动执行单元(Actuator)。
以 AI 为核心,构建一个立体感知、全域协同、精准判断、持续进化、开放的智能系统。
知识库
知识库是存储和管理知识的系统,在数据存储和检索方面起着重要意义。
作为以知识为基础的系统,为人工智能应用提供了丰富的数据支持。它整合和存储组织内部或外部的知识和信息,帮助企业或个人更有效地获取和利用知识。