接下来，让我们赶快看看 RAGFlow 的Agent智能助手如何应用吧。

接下来，我们就可以在 RAGFlow 的搜索、聊天、Agent 应用模块中，正式使用本地RAG专属知识库啦。

Agent = 在一个循环回路中使用工具的模型。给定目标后，它会自主地：选择/调用合适工具 → 观察反馈 → 更新决策 → 继续推进，直到满足停止条件。它所依赖的“环境”包括：运行环境、可用工具清单、提示词（任务与边界）。Agent的组成目标与停止条件。工具回路（Action–Observation）：每一步都基于工具返回更新计划。环境三件套：运行环境 / 工具 / 系统提示（明确“Agent要完

基于大模型的生成式AI正以前所未有的速度重塑各行各业的生产方式和创新路径，展现出了强大的潜力。作为企业决策者必须意识到，AI不仅仅是工具，更是一种战略资产甚至企业文化。它可以放大企业的优势，但如果未能正确理解并合理应用，也可能带来巨大的风险与损失。在这篇文章中，我们将揭示8个关键事实，帮助决策者与技术管理者在应用生成式AI时避免常见的误区，掌握主动权。不要被铺天盖地的生成式AI、大模型、GPT等词

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！

Function Calling 是一种强大的工具，它为大语言模型提供了与外部工具和服务交互的能力，从而解决了大模型知识更新停滞的问题。然而，它的局限性在于缺乏跨模型的一致性和平台依赖性。尽管如此，Function Calling 仍然是一个重要的技术，尤其是在需要快速实现特定功能时。未来，随着技术的不断发展，我们期待看到更多能够克服这些局限性的解决方案。

本篇文章深入分析了大型模型微调的基本理念和多样化技术，细致介绍了LoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)等多个微调方法。详细讨论了每一种策略的基本原则、主要优点以及适宜应用场景，使得读者可以依据特定的应用要求和计算资源限制，挑选最适合的微调方案。

在开始优化之前，我们先用一个生活化的例子理解注意力机制。假设你在嘈杂的咖啡厅里和朋友聊天。你的大脑会自动专注朋友的声音（关注重要信息），过滤掉背景音乐和其他对话（忽略不重要信息），结合聊天的情况动态调整话题（注意力动态分配）。大模型的注意力机制本质上在做同样的事情。在处理一句话时，决定应该关注哪些词，忽略哪些词。但是传统的注意力机制有一个致命缺陷，二次方复杂度，即O(n²)的性能噩梦。让我们用数字

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朋友们，是不是经常被自己搭建的AI知识库气得血压飙升？用户问：“你们这个产品的保修期是多久？AI答：“我们的产品质量卓越，享誉全球，终身为您提供优质服务。”（实际保修只有一年）用户问：“请总结一下2023年的财务报告第三季度数据。AI答：“根据资料，2023年第三季度我们营收…（开始一本正经地编造数据）”