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AI智能体的技术架构与解决方案

相比于传统软件,AI智能体是一个新兴事物,技术架构和解决方案仍处在高速迭代中。所以,本文章将重点放在理清AI智能体相关的技术脉络,而非具体技术实现。更多相关知识还需要读者通过第三方搜索等方式,保持与时俱进。 一、架构总览 在技术实现的视角看,智能体分为三层:交互层、智能决策层和系统连接层,如图1所示,由智能体执行引擎统一完成编排与调度。 (图1 智能体标准参考架构) 交互层和系统连接层的开发技术与传统的软件开发一致,这里不再赘述。接下来,我们将关注的重点放在智能决策层的核心技术。 一个工程可落地的 AI 智能体智能决策层,并非仅仅是将一个大语言模型封装成接口那么简单。它的背后是一整套针对理解、推理、执行、感知和集成等多个维度的技术体系,包含以下3个核心技术: 智能体运行引擎 外部知识引入 外部能力引入 2.1 智能体运行引擎 智能体运行引擎是AI智能体的核心骨架,可类比于编码开发中的后端框架,如SpringBoot。它负责协调各个功能模块,编排并执行流程,并确保系统的可靠性与可扩展性。一个成熟的智能体引擎不仅仅是简单的调度器,更是一个复杂的状态管理与决策系统,如图2所示。 (图2 智能...

基于语义检索的知识问答(RAG范式)

知识驱动型AI应用场景 知识驱动型AI应用场景式企业级AI智能体的常见抓手。该类型的场景能充分利用大语言模型的自然语言处理能力,相对独立的提供全新的用户体验。落地该场景,可以在有限的预算内大幅提升企业用户对AI技术的信心。 核心原理 知识驱动型场景对应的是知识驱动型AI智能体,其核心是知识库(注意与传统的基于全文检索的知识库做区分)。知识库类似于数据库管理软件,只不过这里的数据换成了相对静态的知识,查询也从等于、不等于、大于、小于、包含等明确的查询条件,变成了基于语义近似性的模糊查询。如在数据库管理软件中,我们无法通过"喵喵"查询到包含有"猫猫"的记录;但在知识库中,这两词因为存在一定的语义相似性,就可以被查询到了。这种查询之所以能够实现,是因为它将文本(也可以是图片、视频、语音等多模态文件,但目前效果最好、最常用的是文字)转换为了多维向量(也称矢量),通过计算向量的距离,就能找到在语义上最接近的匹配值了,整个过程如图1所示。 凭借着语义相似性分析能力,知识库大幅扩充了"检索"的范围,从精确匹配变成了更智能的匹配方式,从而为用户带来了更多新体验,催生出了更多知识驱动型AI场景。 典型场...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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