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视频介绍了大语言模型LLM的基本概念及其早期应用中所面临的局限。尽管这些模型在特定问题上表现出色，但在实际业务中缺乏必要的专业知识和术语，常常难以满足需求。接下来，检索增强生成RA技术的工作原理，通过查询向量数据库，寻找相关文档，这种方式确保了LLM生成的回应能融入实际业务知识，从而提升回答的准确性。Rag技术在客户服务、人才招聘和知识库等多个领域展现出良好的应用效果，它帮助企业更高效的处理常见问题和程序，最终优化了工作流程与客户体验。智能代理工作流的核心思想在于赋予大语言模型一定的自主权，不仅仅是被动回应查询，还能主动获取信。
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一并执行任务，这样的转变为实际应用带来了更大的灵活性与可能性。比如，结合向量数据库与传统数据库，智能代理通过网络爬虫获取公开信息，再利用文本分析提取关键数据，这种能力使信息整合与报告生成变得更加高效与精准。多代理工作流的实力如旅行计划的制定展示了不同代理各自承担特定任务并最终整合成完整计划的过程，每位代理不仅独立工作，还能高效协调以实现复杂目标。视频提到，通过LA tin和elastic search客户端实现搜索功能，用户需导入相关库并定义名为next search的工具，已处理查询和日期字符串的输入，使用的政治数据集涵盖数百万篇文章，允许。
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进行规模相关的实验。该数据及主题广泛，用户可以通过简单步骤迅速获取和处理数据。视频强调使用elastic search模型进行自动分块和嵌入的重要性。通过简化搜索过程，用户可以更便捷的构建搜索用例，而无需深入专业知识。在处理文档时，需利用稀疏向量模型提升检索效果。该模型有效管理约234万份文档，并包含丰富的原数据，如日期、时间戳。在定义工具输入时，视频强调清晰描述输入参数的重要性，尤其是日期范围和查询格式。这些信息帮助系统在特定情况下选择合适的工具进行操作。视频还提到工具输出的观察结果，以及如何据此提供进一步的指令通过。
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明确事例，用户能更好的理解如何处理边缘案例和常见情况。在提问时提供具体的日期范围，有助于缩小搜索结果并轻松找到所需信息，这在多次总统选举或其他历史事件的处理中特别重要。使用智能混合搜索技术，数据集中的原数据如时间戳合地理位置，能优化搜索结果。这种方法不仅减少了计算资源的浪费，还提升了信息检索的相关性。在处理大量文档时，限制搜索范围，显著提升检索效率。专注于一小部分最相关的文档，使答案能更快找到，从而节省计算时间。在2012年的飓风案例中，原本需要234万次相似性计算的向量搜索，经过日期过滤后仅需处理约1万篇文章，显著提高。
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高了搜索效率及相关性。智能混合搜索结合文本与语义搜索，通过对搜索表面施加约束，确保更好的满足用户需求，确保搜索结果与用户意图高度一致。实现智能混合搜索的关键在于优化提示工程，提供数据模式、视力查询和有效输入，帮助大语言模型生成更精准的查询，提升搜索效果。生成查询时，LLM可能需要8~10秒才能返回结果，这在生产环境中不可接受。为了提升效率，需探索更快速的处理查询方法，LLM生成的查询可能存在幻觉现象及生成内容可能不准确或不相关，预先指定查询格式可避免此情况。提升生成输入的准确性。智能混合搜索提供了一种更加可靠和可持续的方法。
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特别是在处理复杂查询时，通过智能代理，我们确保生成的查询更符合预期，减少错误发生的可能性。
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