随着模型上下文长度的增加和知识库的扩展,传统的向量化方法在RAG中的应用逐渐暴露出其局限性。本文将深入探讨RAG技术的核心链路,分析向量化在其中的作用,并提出一种新的架构:将向量库降级为“语义路由器”,结合结构化的知识库,以解决语义相似性与答案相关性之间的矛盾,从而让生成的答案更加合理和精准。Dify与Langchain都可以被归属到Agent平台,可以帮助用户快速生成各种Agent,只不过两者的定位与使用对象是不同的:Dify的定位是低/零代码平台,使用对象甚至可以是HR和财务;Langchain的定位是高代码平台,使用对象就是程序员;与Dify类似的有Coze、FastGPT,其中Coze体验是最好的,最近还开源了,会对Dify造成一定影响;与Langchain类似的有n8n(会稍有差异,但这么理解也问题不大),这些框架需要开发者具备一定的编程能力,对开发者的技术水平要求较高,相对来说其灵活性也变高了。就个人使用习惯来说,做POC验证我一定会选Coze或Dify,做复杂的业务系统我们会做详细的框架设计,自己上手写代码,暂时不会有Langchain或者n8n出手的空间。原因也很简单:我们有自己的开发习惯,不喜欢按他们那种方式做归类。从这里大家也可以看出来了,粉丝疑惑的Langchain其实与RAG没撒必然的联系,Agent平台/框架确实会涉及到知识库(会实现该模块),他们也会用到
...
继续阅读