闭源大语言模型的怎么增强:提示工程 检索增强生成 智能体
闭源大语言模型的怎么增强
提示工程
检索增强生成
智能体
- 核心原理
- 提示工程：通过设计和优化提示词，引导大语言模型进行上下文学习和分解式思考，激发模型自身的思维和推理能力，使模型更好地理解和生成文本，增强其泛用性和解决问题的能力。
- 检索增强生成：结合检索的准确性和生成的灵活性，从数据库中检索与问题相关的知识片段，作为背景知识与问题一起输入大语言模型，让模型根据这些信息回答问题，以缓解模型的“幻觉”问题，增强提供准确事实信息的能力。
- 智能体：以大语言模型为底座，通过反思与元认知、规划与决策、多代理协作等能力，感知环境、调用工具进行决策和执行动作，实现与外界环境及其他智能体的交互，从而增强大语言模型的性能和适用范围。
- 核心技术及示例
- 提示工
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