LlamaIndex团队技术报告：“RAG的尽头是Agent”
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报告人：Jerry Liu, LlamaIndex co-founder/CEO，
报告主题：“超越RAG：构建高级上下文增强型大型语言模型（LLM）应用”，
主题原文：“Beyond RAG: Building Advanced Context-Augmented LLM Applications”。
看完报告，一个通俗点的理解是“RAG的尽头是Agent”，概要内容如下：
RAG的局限性：RAG最初是为简单问题和小型文档集设计的，它通常包括数据解析、索引检索和简单的问答。然而，它在处理更复杂的问题时存在局限性，例如总结整个年度报告、比较问题、结构化分析和语义搜索等。
Agent的引入：为了解决RAG的局限性，文档提出了引入Agent的概念。Agent是一种更高级的系统，它能够执行多轮对话、查询/任务规划、工具使用、反思和记忆维护等更复杂的功能。
从RAG到Agent的转变：提到了从RAG到Agent的转变，这涉及到增加以下几个层次的功能：
多轮对话：与用户进行更深入的互动。
查询/任务规划层：能够理解并规划复杂的查询和任务。
工具接口：与外部环境进行交互，使用工具来辅助任务执行。
反思：能够自我评估并改进执行过程。
记忆：维护用户交互的历史，以提供个性化服务。
Agent的不同层次：从简单到高级Agent的不同层次，包括：
简单Agent：成本较低，延迟较低，但功能有限。
高级Agent：成本较高，延迟较高，但提供更复杂的功能，如动态规划和执行。
ReAct：ReAct（Reasoning + Acting with LLMs），这是一个结合了推理和行动的LLM系统，它利用查询规划、工具使用和记忆来执行更复杂的任务。
LLMCompiler：一个Agent编译器，用于并行多功能规划和执行，它通过生成步骤的有向无环图（DAG）来优化任务执行。
自我反思和可观察性：Agent能够通过自我反思和反馈来改进执行，同时提供可观察性，以便开发者能够追踪和理解Agent的行为。
多Agent系统：多Agent系统的概念，其中多个Agent可以同步或异步地交互，以执行更复杂的任务。
详细报告内容：
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