在大模型技术快速发展的今天，如何选择合适的应用模式成为开发者与企业关注的核心问题。Agent（智能体）、Embedding（嵌入模式）、Copilot（副驾驶模式）代表了从功能增强到自主决策的不同智能化层级。本文将从定义、核心特性、应用场景及技术差异等角度，全面解析这三种模式的本质与适用边界，助你在实际业务中精准选型。

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本文基于相关论文，深度探讨挑战及开发RAG系统时遇到的12个常见难题。并深入讨论这些难题的解决策略，帮助我们在日常开发中有效应对。

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RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是当前大模型落地应用的核心技术之一，通过结合检索与生成能力，显著提升模型在知识密集型任务中的表现。本文将深入解析RAG的核心原理、技术架构，并基于真实案例演示如何构建一个问答系统。

LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。官方文档：https://python.langchain.com/en/latest/中文文档

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