LLM 开发模式 RAG，MRKL，Re-Act，Plan-Execute 模式对比

本文主要是介绍LLM 开发模式 RAG，MRKL，Re-Act，Plan-Execute 模式对比，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本心、输入输出、结果

LLM 开发模式 RAG，MRKL，Re-Act，Plan-Execute 模式对比

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编辑：简简单单 Online zuozuo
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未闻万里蓬莱，而窥先圣遗智。故，以此生筑梦，奔而逐之;以泰山之伟，攀而登之;以静雅素心，处世为人。

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前言

LLM 开发模式 RAG，MRKL，Re-Act，Plan-Execute 模式对比

LLM 开发模式 RAG，MRKL，Re-Act，Plan-Execute 模式对比

RAG、MRKL、Re-Act和Plan-Execute模式的一些对比

以下是对RAG、MRKL、Re-Act和Plan-Execute模式的一些对比

对比项	RAG (Retrieval-Augmented Generation)	MRKL (Multi-hop Retrieval-and-Knowledge-based Language Modeling)	Re-Act (Re-Annotate and Act)	Plan-Execute
定义	集检索和生成于一体的AI模型，通过综合考虑生成和检索过程实现更准确的知识检索和答案生成。	基于多跳检索和知识图谱的语言建模方法，通过多步骤检索和知识推理解决开放领域的问答问题。	一种基于知识图谱和自然语言处理技术的问答系统，通过重新标注和执行操作实现问答任务的自动化。	一种基于计划和执行的对话系统，通过制定对话计划和执行计划来实现对话的自动化。
应用领域	知识问答、搜索引擎优化、自然语言处理等。	开放领域的问答系统、自然语言处理等。	知识问答、智能客服等。	对话系统、智能客服等。
主要特点	高效率、准确性、灵活性和可扩展性。能够实现更准确、更快速的知识检索和答案生成。	能够处理复杂的问题和进行多步骤的推理，提高答案的准确性和全面性。	通过重新标注和执行操作实现自动化问答，提高了系统的灵活性和适应性。	通过制定对话计划和执行计划实现对话的自动化，提高了系统的可控性和效率。
优势	能够提高知识问答的准确性和效率，同时能够处理复杂的问题。	可以处理开放领域的问题，并通过多步骤检索和知识推理提高答案的准确性和全面性。	可以提高系统的灵活性和适应性，同时能够实现自动化问答。	可以提高系统的可控性和效率，同时能够实现自动化对话。
挑战与限制	需要解决复杂的问题和进行多步骤的推理，同时需要处理大规模知识和实时信息的更新问题。	需要处理大规模知识和实时信息的更新问题，同时需要进行多步骤检索和知识推理。	需要重新标注数据和制定相应的操作策略，同时需要处理自然语言的不确定性和复杂性。	需要制定有效的对话计划和执行策略，同时需要处理自然语言的不确定性和复杂性。

花有重开日，人无再少年

在这个充满困难和挑战的时期内，我们依然应该保持积极向上，放下遥不可及的欲望，平凡的普通人也可以成就自己的小梦想

在这个充满变化和无限可能的世界里，每一天都是新的开始。让我们拥抱今天，以积极乐观的心态去面对生活的挑战和机遇。

无论我们遇到什么困难，都要相信自己的力量和智慧，勇敢地迎接挑战。因为每一次的克服和超越，都将使我们的生命更加丰富多彩。

我们要学会欣赏生活中的美好事物，用感恩的心去珍惜所拥有的一切。这样，我们就会发现，快乐其实就在我们的身边，时时刻刻陪伴着我们。

让我们保持对未来的信心和热情，勇敢地追求自己的梦想。无论路途多么艰辛，只要我们坚持不懈，终将实现自己的目标。

让我们一起相信，只要我们心中充满阳光，就没有什么能够阻挡我们前进的步伐。让我们用积极乐观的心态，书写属于我们的精彩人生！

实践是检验真理的唯一标准

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