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网站如何开启gzip压缩,网站建设的公司收费,长春seo代理,在吗做网站商城简介 企业级AI落地需要三大核心组件#xff1a;RAG提供企业内外知识访问能力#xff0c;MCP封装企业服务为可调用工具#xff0c;Agent整合两者实现自主任务规划与执行。RAG解决数据访问问题#xff0c;MCP实现业务动作执行#xff0c;Agent负责多步骤任务编排。三者与LL…简介企业级AI落地需要三大核心组件RAG提供企业内外知识访问能力MCP封装企业服务为可调用工具Agent整合两者实现自主任务规划与执行。RAG解决数据访问问题MCP实现业务动作执行Agent负责多步骤任务编排。三者与LLM形成闭环后企业AI才能从能回答问题升级为能完成任务真正实现业务智能化。如今企业都在“上LLM”但很多企业落地后发现只靠大模型能聊天对话但不能关联自己的企业数据只靠 RAGRetrival-Augmented Generation检索增强生成能查数据但不会执行业务动作缺少工具调用导致无法对接真实系统无 Agent智能体 导致无法完成多步骤任务。所以企业要落地大模型必须具备能理解自然语言 - 能查数 - 能执行 - 能完成任务的核心能力。企业级 AI 架构在前几篇文章构建的数据链路中PG - ODS - DWD - DWS - OpenSearch - AI应用层这些数据和服务如果无法被模型感知、使用智能化只能是空谈。一、RAG让模型拥有“知识访问能力”在企业环境中大模型面临一个天然限制它不知道企业内部的信息也无法实时读取业务系统。这意味着模型只能“泛化理解”但无法回答定位与任务相关的内部知识结合语义向量理解复杂描述获取实时更新内容提供标准化、可信的信息来源。RAG 工作流程用户提出自然语言问题LLM判断意图并生成检索信息embedding/keyword/filter搜索引擎如 OpenSearch检索内部知识与外部网络搜索将检索结果传给模型模型基于上下文进行综合理解与专业回答这样RAG 既能覆盖企业内部的结构化知识又能获取外部世界的实时信息让模型拥有更完整的知识视野。RAG 的本质RAG 企业知识访问层 外部知识补充层通过内部检索与外部搜索互联网共同增强 LLM 的理解能力。二、MCP: 让模型拥有“可执行能力”RAG 让模型理解企业数据但无法执行企业任务。模型本身无法直接访问内部接口执行业务计算调用外部服务生成文件或图表触发系统流程等而这些就是 MCP 的作用。MCP Model Context Protocol模型上下文协议让所有企业服务能力被统一封装成“工具”供模型调用。可以把 MCP 理解为企业内部的工具库每个工具都应对一个业务能力模型通过标准协议调用这些工具。可将能力查询、计算、导出、分析“工具化”以 json schema 描述工具输入输出允许模型根据任务自动选择工具。MCP 类型示例信息获取类工具数据查询、搜索、比对分析计算类工具数据处理、指标计算内容生成类工具 图表、报告、结构化数据系统交互类工具流程控制、监控、任务触发MCP 企业工具层让模型从“回答问题”到“执行任务”。三、Agent: 让AI具备“自主完成任务”的能力有了 RAG查知识与 MCP (工具执行还需一个组织者来让整个工程“自动化”这就是 Agent 的职责。Agent 自主规划任务 自动调用工具 迭代执行 输出结果它不是一个模型而是一类运算机制当用户提出一个目标时Agent会依赖LLM理解任务意图判断需要哪些知识调用 RAG决定需要执行哪些动作调用 MCP 工具分解任务为多个步骤顺序执行、循环重试汇总并生成最终结果Agent 能够处理多步骤任务、条件判断、连续决策和多次工具调用并能自动推理任务链中的下一步Dify、coze等平台为此提供了可视化编排与执行环境是构建知识型 Agent 的关键基础设施。并且 Agent 生成的内容也可以沉淀为知识反哺 RAG。如下列任务链模型会基于任务自动推理理解任务 - 调知识RAG- 调工具MCP- 分析结果 - 再次调用 - 汇总输出Agent 企业智能体执行层是模型能够像“工程师一样”完成任务的核心。最后来看我们在文章开头给出的企业级AI架构图RAG与MCP都是对大模型能力的拓展而真正的智能化行为是通过LLM的推理来驱动 Agent 流程的。RAG 为 AI 提供企业内部与外部的知识来源。MCP 为 AI 提供可执行的查询、计算与系统操作能力。Agent 则将这两类能力整合让大模型能够自主拆解任务、选择工具、迭代推理最终完成真实业务工作。读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】