鐵人檔案
這次挑戰中，我以RAG × Agent：從知識檢索到智慧應用的30天挑戰」為主題，試想紀錄自己從零開始學習檢索式生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 的過程。
內容會包含幾個部分，先從探索RAG的基礎原理開始，最後希望可以進一步延伸到 AI Agent 的應用。
在前面我們介紹了 RAG 與 RAGAS，這些方法主要是解決 『如何讓 LLM 回答得更正確』 的問題。但隨著應用需求不斷升級，其實不少學者也開始思考：如果我們...
今天要說的就是 AI Agent 的核心模組，這邊主要是整理《The Landscape of Emerging AI Agent Architectures...
我們前面已經提過 AI Agent 是具備感知、決策、行動能力的系統。早期的 Agent 幾乎都靠一個模型自己思考、自己行動，我們會稱它為 Single Age...
