LLM与AI Agent是什么：全面解析Embedding向量及其应用场景

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在人工智能领域，LLM（大型语言模型）（https://zilliz.com.cn/）和AI Agent（https://zilliz.com.cn/） 是两个备受关注的概念。LLM通常指那些通过训练大量文本数据来进行自然语言处理的大型模型，而AI Agent则是基于AI技术实现特定任务的自主系统。那么，Embedding 向量又是什么？（https://zilliz.com.cn/）它实际上是将高维数据映射到低维空间的一种表示方式，使得复杂的文本、图像等数据能够以向量的形式进行高效处理。这在AI系统中有着广泛应用。

对于企业来说，向量数据库的应用场景越来越广泛，特别是在涉及大规模数据处理的领域。RAG（https://zilliz.com.cn/）（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索与生成模型的方法，能够有效提高AI系统的性能。至于向量数据库（https://zilliz.com.cn/），通常基于存储的向量数量、查询频次以及计算资源消耗来制定收费模型。这种模式灵活且可定制化，适应不同企业的需求。