3个学习AI路上反复看到的概念：RAG，Langchain，Agent
关键知识点
知识点1
RAG的能力核心是有效结合了检索和生成两种方法。基本思路是把私有数据进行切片，向量化后通过向量检索进行召回，再作为上下文输入到通用大模型，模型再进行分析和回答。
RAG可以作为LangChain（如果它是一个语言处理工具）的一部分，用于提供更加丰富和准确的语言生成能力
AI Agent可能使用LangChain来处理自然语言的任务，比如理解用户输入和生成响应。
同时，AI Agent也可以利用RAG技术来提高其在特定任务（如问答或对话系统）中的性能，尤其是在需要外部知识来支持决策时。