人工智能中的Agent，也称为智能体（Intelligent Agent），是一种具有自主性、目标导向、学习能力和逻辑推理能力的软件实体或硬件实体。

引言：从技术实践到行业共识的RAG演进之路在2023年之前，RAG（检索增强生成）的核心技术——检索增强（Retrieval-Augmented）已在智能问答系统中广泛应用，但直到大模型（LLM）的爆发式增长，RAG才真正成为企业级AI落地的核心范式。2024年，随着技术细节的深度优化与行业需求的碰撞，RAG技术逐渐从“架构探索”转向“工程化

一、Transformer Embeddings过程深度解析1.1 语义空间的数学投影Transformer的embedding过程是将离散符号（如单词、子词）映射到连续向量空间的核心操作。与传统词嵌入（如Word2Vec）不同，Transformer的embedding层具有以下特性：动态上下文感知：通过后续的注意力机制实现上下文相关表示高维空间映射：典型维度为512/768/

在人工智能飞速发展的当下，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术凭借独特优势脱颖而出，成为众多应用的关键支撑。它在 AI 生成过程中引入外部知识检索，极大提升了 AI 回答的准确性与全面性，从基础架构衍生出多种高级模式，广泛应用于多个领域。一、RAG 架构核心组件RAG 架构主要包含嵌入模型、生成模型、重排序模型

1. RAGFlow概述RAGFlow是基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）技术的开源知识库解决方案，能够快速将非结构化文档（PDF、Word、Markdown等）转化为可检索的知识库，并通过大模型实现精准问答。其核心优势包括：自动文本解析：支持复杂格式文档（表格、公式、代码块）的智能解析；精准检索：结合语义匹配和关

1. 什么是语言模型 (Language Models)？语言模型（Language Models, LMs）是预测序列数据（如文本）概率分布的数学模型。其核心任务是给定前文预测下一个词的概率。1.1 大型语言模型（LLMs）LLMs是参数量超过亿级的语言模型，通过海量数据预训练获得通用语言理解能力。例如，GPT-3（1750亿参数）能够生成连贯文本、翻译语言