LLM、RAG、智能体，三者在信息准确性方面的区别

LLM：聪明，但只能使用训练时的数据。它的知识在训练后就固定了，当缺乏相关信息时，可能会生成听起来合理但实际上不正确的答案（即 “幻觉”）。

RAG：聪明 + 能够实时 “查找信息”。它可以从外部来源检索具体、相关的信息，并结合大模型的推理能力，给出更准确、且更新的答案。但如果检索效果不好或被忽略，依然可能出现幻觉。

智能体：聪明 + 能够 “决定下一步做什么” 以实现目标。它能够推理问题，选择并使用合适的工具（如网页搜索或 API），还可以选择性地记住自己的操作步骤。这使它能够处理需要多步操作的复杂任务。

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