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AI Agent（AI智能体）是能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。AI Agent被认为是当前通往AGI（人工通用智能）的主要探索路线。
长期以来，企业数字化、智能化转型的核心议题是“降本增效”，这也是AI能在To B领域引起热议的关键所在。大语言模型支撑的Agent让企业智能化效率向前迈出一大步，Agent可以在涵盖大量信息的不可预测的环境中工作，拓宽企业流程智能化的范畴，最大可能地实现企业降本增效。
AI智能体的场景应用
个性化推荐系统
在推荐系统场景中，需要处理大量的用户行为数据和产品特征数据，其中产品特征数据往往是由向量表示的。向量数据库可以用于存储和管理产品特征向量数据，预测客户的需求并提供适合他们兴趣的个性化体验。通过向量相似度检索，将用户可能整兴趣的信息推送给客户，做到千人千面的推荐效果。
语音、图像和视频处理
在实际工作、生活场景中，需要处理大量的语音、图像和视频数据，通过机器学习分析，各类数据可以被抽象成高维向量特征，并将所有特征构建成高效的向量索引，用户可以基于向量索引实现数据的相似性检索，覆盖各类非结构化数据处理场景，如人脸识别、语音识别、视频指纹等。
个性化搜索引擎
传统搜索引擎更偏向于词、句的精确查询，AI智能体通过向量引擎提供自然语言处理能力，可以更好的支持基于语义的查询分析，让查询更满足人性化的需求。
智能聊天机器人
基于泛化的非结构文档处理，成为现在大模型赋能企业的最佳场景。
AI智能体帮助企业无需代码实现泛向量知识库场景，灵活定制不同场景、不同行业、不同类型的文档向量知识库KMS和客服机器人，将成为当下企业最好的大模型落地场景。
售前咨询机器人
销售需要专业售前支持，但销售所需专业知识大部分是简单重复问题，被售前专家称为“90%是又蠢又笨的问题”，占用大量专业售前时间。
研报机器人
各类上市公司每个季度集中的季度报告，各个行业每天更新的行业报告，各个咨询公司每天全新的公司研报，需要浪费大量的人力去阅读整理。大模型向量数据库机器人则可以快速实现报告内容的搜索定位，用对话方式实现内容的查询总结。
客服机器人
传统的 NLP机器人除了能够回答固定问题之外，经常会把聊天聊死，每次客服问题新增则需要大量人工来处理。全新的基于大模型+向量数据库+NLP 的客服机器人，既能解决大模型并发不足，又能解决传统 NLP难以迭代和人性化的问题。
向量数据库如何重塑AI Agent
向量数据库
移动互联网时代，JSON 文档作为支撑大规模灵活数据存储的通用格式，推动了 MongoDB 的流行；
而在 AI 重塑软件的时代，向量作为大模型理解世界的数据维度，也可能促成新的重要基建：向量数据库。
向量数据库，顾名思义，存储的内容是向量。
向量(vector)是线性代数学科中的基本对象，常用于表达无法通过单个数值（即标量）表示的多维数值。在数据库领域，面向向量数据的存储与查询处理在早年间多出现于空间数据库(Spatial Database)的Top-k查询和图片相似度检索等典型应用中。
向量数据库应用最多的场景就是相似度搜索，即根据用户的一个输入匹配出几个相似度最高的结果，类似模糊查询或者全文检索。但是原理又不尽相同，全文检索的核心技术应该是分词+索引，而向量数据库是向量化(Embedding)+索引。
高开放 高拓展
管理私有数据和知识库
开发者可以方便高效地将自己的领域数据集或者私有数据集转换成向量格式，让大模型直接操作，而无需将这些数据暴露给模型训练方，有效保护了数据隐私和产权。
为大模型提供实时数据更新
通过向量数据库可以为大模型提供实时的数据更新，解决大模型“胡言乱语”的问题，而无需频繁重训模型。这比直接fine-tune模型的成本低很多。
实现大模型的个性化和增强
开发者可以在向量数据库中添加上下文和自己的数据来扩展大模型的感知能力，实现个性化应用。
提供智能体的记忆
智能体是大模型的一个新兴应用场景，用于构建具有独立智能的虚拟人物、虚拟代理甚至人形机器人。向量数据库不仅可以帮助智能体记忆其感知的历史数据和上下文，帮其做出智能决策，还能使其根据长期记忆实现自我演进。
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