九游会真人游戏股份有限公司您应即刻采取行动，以云原生方式构建新的应用或是改造旧有应用。传统的刀耕火种式开发工具和云原生格格不入，您需要云原生数字化创新平台。云原生平台貌似很多，但聚焦于开发的很少，而这是云原生之旅极为重要的起点

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　　智能体（AI Agent）是指能够感知其环境并采取行动以实现某种目标的实体。智能体可以是软件程序、机器人、或其他形式的系统。在商业和技术应用中，智能体的概念也被用来描述那些能够执行特定任务的自动化系统，他以云为基础，以AI为核心，构建了一个开放、立体感知、全域协同、精确判断和持续进化的智能系统，适用于智慧城市、企业智能化升级等多个场景。智能体是现代AI系统设计的基础，它们在游戏开发、机器人控制、智能家居、自动驾驶汽车、金融分析、医疗诊断等多个领域都有广泛应用。

　　RAG，全称为Retrieval-Augmented Generation，是一种在自然语言处理（NLP）领域中的模型架构。RAG的设计理念是结合检索（Retrieval）和生成（Generation）两种技术的优势，以增强模型在处理文本生成任务时的性能。 传统的生成模型，如基于Transformer的模型，完全依赖于其训练数据集中的模式来生成文本。然而，这样的模型可能缺乏特定的、最新的或非常见的信息。相比之下，基于检索的模型可以返回与查询最相关的文档片段，但是它们往往缺乏生成流畅、自然的语言的能力。 RAG模型试图克服这两种方法的局限性，它的工作流程通常包括以下几个阶段： 1. 数据处理：对原始数据进行预处理和格式化，使之成为可被检索模型使用的形式，并存储在数据库中。 2. 检索：当用户提出一个问题或输入一段文本时，RAG模型首先使用检索机制从数据库中找出最相关的信息。 3. 增强：检索到的相关信息会被用来增强生成模型的输入，以提供更多的上下文和细节。 4. 生成：最后，增强后的输入被送入生成模型，以生成最终的文本输出。生成的文本应该包含检索到的关键信息，并且保持自然语言的流畅性和连贯性。 RAG模型特别适用于问答系统、文档摘要、对话系统等需要综合外部知识和创造性生成的任务。通过将检索和生成结合在一起，RAG能够提供更准确、更具体且更自然的文本输出，从而在很多方面优于单独使用检索或生成模型的性能。

　　是指用于辅助智能体（Agent）执行任务的一系列软件或硬件组件。在人工智能（AI）领域，智能体通常是指能够感知环境、处理信息、做出决策并采取行动以达到特定目标的实体。智能体工具则是智能体实现其功能的重要组成部分，它们可以是算法、库、框架、API（应用程序编程接口）、传感器、执行器以及其他任何有助于智能体完成任务的资源。