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RAG、Agent、模型微调的区别
维度模型微调RAGAgent核心目标让模型记住特定知识让模型 “借用” 外部知识让模型自主解决复杂任务核心改变模型参数输入上下文任务执行逻辑成本高(算力 + 标注数据)低(仅维护知识库)中高(框架开发 + 工具集成)灵活性低(改知识需重新微调)高(更新知识库即可)高(可动态调整工具 / 策略)典型能力精准回答固定领域问题回答最新 / 长尾知识问题解决多步骤 / 复杂任务模型微调。
Llamaindex框架
LlamaIndex 是一个为开发「知识增强」的大语言模型应用的开源框架。知识增强泛指任何在私有或特定领域数据基础上应用大语言模型的情况Question-Answering Chatbots (也就是 RAG)Document Understanding and Extraction (文档理解与信息抽取)Autonomous Agents that can perform research an
Qwen-Agent构建RAG
Qwen-Agent是一个开发框架。充分利用基于通义千问模型(Qwen)的指令遵循、工具使用、规划、记忆能力。Qwen-Agent支持的模型形式:DashScope服务提供的Qwen模型服务支持通过OpenAI API方式接入开源的Qwen模型服务。
到底了







