一文读懂AI Search:从RAG到DeepSearch
出处:
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为了应对LLMs内在知识的有限性,检索增强技术RAG(AI + Search)应运而生。然后随着模型能力(推理能力和工具调用能力)的不断发展,RAG也在逐渐从死板的人类工程向灵活的模型自主性过渡,即更加Agentic了(智能体),比如兴起的新概念DeepSearch。智能体的自主性面临着知识边界问题和能力边界问题,这两个边界问题也分别对应着模型知识和能力拓展的两大利器:信息和工具。无论是边界问题还是拓展利器,对模型本身的能力(尤其是深度思考推理能力)要求都很高。相应地,模型训练范式也在逐渐从有监督微调向强化学习后训练过渡。以AI Search或者Search Agent为基础,其他各种Coding Agent、Browser Agent等智能体百花齐放,并且未来的趋势是通用型智能体。