AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！

User Input: "Explain photosynthesis"LLM Process: Accesses embedded knowledge → Generates responseOutput: Detailed explanation based on training data

Prompt: "Generate 10 blog post ideas for a fitness company targeting beginners"

LLM Response:1. "5 Simple Exercises You Can Do at Home Without Equipment"2. "The Beginner's Guide to Understanding Macronutrients"3. "How to Build a Sustainable Workout Routine in 30 Days"... (continues with relevant ideas)

User Query: "What's our company's Q3 revenue?"↓Retrieval System: Searches company documents↓Found Context: "Q3 2024 revenue: $2.3M, up 15% YoY"↓LLM Generation: Combines query + context → Response

Goal: "Book a flight from NYC to LA for next Friday under $300"↓Agent Planning:1. Search flight prices2. Compare options3. Check calendar for conflicts4. Make reservation if criteria met↓Tool Usage: Flight APIs, calendar integration, payment processing

# Simplified agent workflowclass ResearchAgent:    def __init__(self):        self.tools = [web_search, pdf_analyzer, database_query, report_generator]        self.memory = ConversationMemory()
    def research_company(self, company_name):        # Step 1: Gather basic information        company_info = self.web_search(f"{company_name} renewable energy")
        # Step 2: Financial analysis        financials = self.database_query("financial_data", company_name)
        # Step 3: Competitive analysis        competitors = self.analyze_market_position(company_name)
        # Step 4: Generate investment report        report = self.report_generator.create_report({            'company': company_info,            'financials': financials,            'competition': competitors        })
        return report

# Simple LLM usageresponse = openai.ChatCompletion.create(    model="gpt-4",    messages=[{"role": "user", "content": "Write a product description for..."}])

# RAG system componentsclass RAGSystem:    def __init__(self):        self.embeddings = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')        self.vector_store = ChromaDB()        self.llm = ChatOpenAI()
    def query(self, question):        # Retrieve relevant documents        docs = self.vector_store.similarity_search(question)        # Generate response with context        response = self.llm.invoke(f"Context: {docs}\nQuestion: {question}")        return response

# Agent with tool usageclass ResearchAgent:    def __init__(self):        self.llm = ChatOpenAI()        self.tools = [SearchTool(), AnalysisTool(), ReportTool()]        self.memory = ConversationBuffer()
    def execute(self, goal):        plan = self.create_plan(goal)        for step in plan:            result = self.use_tool(step)            self.memory.add(step, result)        return self.synthesize_results()

class SmartAgent:    def __init__(self):        self.rag_system = RAGSystem()        self.tools = [calculator, web_search, email_sender]
    def handle_query(self, query):        if self.needs_external_knowledge(query):            return self.rag_system.query(query)        elif self.needs_tools(query):            return self.use_tools(query)        else:            return self.llm_response(query)

class MultiAgentSystem:    def __init__(self):        self.knowledge_base = SharedRAGSystem()        self.agents = {            'research': ResearchAgent(self.knowledge_base),            'analysis': AnalysisAgent(self.knowledge_base),            'writing': WritingAgent(self.knowledge_base)        }