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智慧檢索增強生成（RAG）
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智慧檢索增強生成（RAG）
在本單元中，我們將探討如何使用智慧 RAG 來幫助 Alfred 為這場盛大的晚會做準備。
我們知道在前一個單元中已經討論過檢索增強生成（RAG）和智慧 RAG，因此如果您已經熟悉這些概念，可以隨時跳過。
LLM 經過大量資料訓練以學習通用知識。然而，LLM 的世界知識模型可能並不總是相關和最新的資訊。RAG 透過從您的資料中查詢並檢索相關資訊並將其轉發給 LLM 來解決這個問題。
現在，思考一下 Alfred 的工作方式
- 我們已要求 Alfred 協助規劃一場晚會
- Alfred 需要查詢最新的新聞和天氣資訊
- Alfred 需要組織和搜尋賓客資訊
就像 Alfred 需要搜尋您的家庭資訊才能提供幫助一樣，任何 Agent 都需要一種方法來查詢和理解相關資料。智慧 RAG 是一種強大的方法，可以使用 Agent 來回答關於您的資料的問題。 我們可以向 Alfred 傳遞各種工具來幫助他回答問題。然而，Alfred 不會自動根據文件回答問題，而是可以決定使用任何其他工具或流程來回答問題。
讓我們開始構建我們的智慧 RAG 工作流！
首先，我們將建立一個 RAG 工具來檢索受邀者的最新詳細資訊。接下來，我們將開發用於網頁搜尋、天氣更新和 Hugging Face Hub 模型下載統計資料的工具。最後，我們將所有內容整合在一起，讓我們的智慧 RAG Agent 生動起來！
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