Agentní RAG

Agentní RAG integruje inteligentní agenty do tradičních systémů RAG s cílem zlepšit vyhledávání informací díky autonomní analýze dotazů a strategickému rozhodování. Používá se pro adaptivní odpovědi na dotazy v reálném čase, automatizovanou podporu a interní správu znalostí.

Co je to Agentní RAG?

Agentní Retrieval-Augmented Generation (RAG) je pokročilý rámec umělé inteligence, který integruje inteligentní agenty do tradičního RAG systému. Tradiční RAG kombinuje velké jazykové modely (LLM) s externími znalostními zdroji a zvyšuje přesnost odpovědí poskytnutím dodatečného kontextu pro LLM. Agentní RAG na tomto základu staví tím, že umožňuje AI agentům autonomně analyzovat dotazy, činit strategická rozhodnutí a provádět vícekrokové uvažování. Tento přístup umožňuje systémům zvládat složité úlohy napříč různorodými datovými sadami a přináší dynamický a flexibilní způsob vyhledávání informací.

Agent používá Document Retriever a rozhoduje, zda je dokument relevantní k zadanému dotazu

Jak se Agentní RAG používá?

Agentní RAG se primárně využívá ke zvýšení efektivity a přesnosti složitých úloh vyhledávání informací. Pomocí AI agentů překonává statické systémy založené na pravidlech a zavádí inteligentní, adaptivní rámce schopné plánování a provádění v reálném čase. Tito agenti mohou využívat více datových zdrojů, externí nástroje a API pro vyhledávání, hodnocení i syntézu informací, a tím poskytovat komplexnější a kontextovější odpovědi.

Příklady využití

Adaptivní odpovědi na dotazy v reálném čase

Agentní RAG zajišťuje, že zaměstnanci i zákazníci dostanou přesné informace rychle, čímž zvyšuje produktivitu díky efektivní správě dat.

Automatizované podpůrné systémy

Díky rychlým a přesným odpovědím na dotazy agentní RAG snižuje pracovní zátěž lidských agentů, což vede k vyšší efektivitě a rychlejší odezvě.

Interní správa znalostí

Agentní RAG zjednodušuje přístup k důležitým informacím v rámci organizace a pomáhá zaměstnancům rychle a efektivně činit informovaná rozhodnutí.

Podpora výzkumu a inovací

Systém pomáhá se syntézou a prezentací relevantních dat pro strategické iniciativy, podporuje inovace i výzkumné aktivity.

Klíčové vlastnosti Agentního RAG

• Adaptivní uvažování: Využívá reasonera pro interpretaci záměru uživatele, tvorbu strategických plánů vyhledávání informací a hodnocení spolehlivosti datových zdrojů.
• Síť spolupracujících agentů: Funguje jako síť specializovaných agentů, z nichž každý zvládá rozsáhlé a různorodé datové sady.
• Dynamické plánování a provádění: Schopnost plánovat a optimalizovat procesy dotazování v reálném čase umožňuje efektivnější řešení složitých dotazů.
• Inteligentní kontrola kvality: Agenti nejen vyhledávají data, ale také je hodnotí a ověřují, aby zajistili přesné a spolehlivé výstupy.
• Integrace externích nástrojů: Umožňuje agentům využívat různé externí nástroje a zdroje, čímž rozšiřuje možnosti sběru a zpracování informací.

Strategie implementace

Jazykové modely s voláním funkcí

Agentní RAG systémy lze vytvořit pomocí jazykových modelů s možností volání funkcí. Tento přístup umožňuje modelům interagovat s předdefinovanými nástroji, získávat a citovat webové zdroje, spouštět kód a další.

Agentní frameworky

Frameworky jako FlowHunt, DSPy, LangChain a CrewAI poskytují předpřipravené šablony a nástroje pro jednodušší stavbu agentních RAG systémů. Tyto frameworky usnadňují integraci víceagentních systémů a externích zdrojů, čímž zvyšují adaptabilitu a efektivitu systému.

Prompt pro hodnocení dokumentů

Je třeba agentovi poskytnout nástroj, který ohodnotí dokument nalezený v indexovaných Dokumentech. Zde je příklad promptu pro klasifikaci nalezeného dokumentu a rozhodnutí, zda dokument odpovídá na uživatelskou otázku. Na základě tohoto rozhodnutí může agent svůj dotaz přepsat a hledání zopakovat.

Jste hodnotitel, který posuzuje relevanci získaného dokumentu k otázce uživatele.
---
Získaný dokument:
{context}
---

Uživatelský dotaz: {question}
---

Pokud dokument obsahuje klíčová slova nebo sémantický význam související s uživatelskou otázkou, ohodnoťte jej jako relevantní.
Dejte binární hodnocení 'ano' nebo 'ne' pro označení, zda je dokument relevantní k otázce.

Budoucí trendy

Agentní RAG se nadále vyvíjí s pokrokem v AI technologiích. Mezi trendy patří multimodální vyhledávání, mezijazykové schopnosti a rozšířené zpracování přirozeného jazyka, které propojuje lidsko-počítačovou interakci. Objevte jeho klíčové aspekty, fungování a využití už dnes!"), které slibují rozšíření použitelnosti a efektivity agentních RAG systémů napříč různými odvětvími.

Shrnuto, agentní RAG představuje pokrok v AI řízeném vyhledávání informací a nabízí sofistikovaný přístup ke zpracování složitých dotazů i zlepšení rozhodovacích procesů. Díky schopnosti adaptace, uvažování a využití externích znalostí je mocným nástrojem pro organizace pracující s rozsáhlými a dynamickými informačními prostředími.

Významné práce o Agentním RAG

1. RAG-DDR: Optimalizace Retrieval-Augmented Generation pomocí Differentiable Data Rewards
   Publikováno: 2024-10-17
   Tento článek pojednává o optimalizaci systémů Retrieval-Augmented Generation (RAG) ke snížení halucinací ve velkých jazykových modelech (LLM) využitím metody Differentiable Data Rewards (DDR). Studie zdůrazňuje limity tradičního doškolování (SFT), které může způsobit přeučení RAG modulů a opomenutí rozličných datových preferencí mezi agenty. Metoda DDR vylepšuje RAG systémy sladěním datových preferencí a optimalizací agentů k lepším výstupům, což celkově zvyšuje výkon RAG systémů. Experimenty ukazují výraznou efektivitu DDR oproti SFT, zejména u menších LLM závislých na získaných znalostech. Výzkum také demonstruje lepší sladění datových preferencí mezi RAG moduly a zvyšuje účinnost generujícího modulu při extrakci informací a řešení konfliktů. Více zde .

2. Studie implementační metody agentně řízeného pokročilého RAG systému využívajícího graf
   Publikováno: 2024-09-13
   Tato studie zkoumá zlepšení znalostních QA systémů implementací pokročilého RAG systému s využitím grafových technologií a překonává limity existujících modelů. Výzkum řeší problémy, jako je snížená přesnost a nemožnost začlenit data v reálném čase u tradičních RAG systémů. S využitím LangGraph zvyšuje studie spolehlivost i syntézu získaných dat pro přesnější odpovědi. Článek nabízí detailní kroky implementace a návody, což z něj činí praktický zdroj pro nasazení pokročilých RAG systémů v korporátním prostředí. Tento přístup je zaměřen na zlepšení kontextového porozumění a snížení zaujatosti výstupů RAG.

3. Optimalizace RAG technik pro automobilové PDF chatboty: případová studie s lokálně nasazenými Ollama modely
   Publikováno: 2024-08-12
   Článek prezentuje případovou studii optimalizace RAG technik pro offline PDF chatboty v automobilovém průmyslu se zaměřením na nasazení LLM v nízkovýkonných lokálních prostředích. Zabývá se výzvami při zpracování složitých oborových dokumentů a zvyšováním schopností vyhledávání i generování informací. Ukazuje úspěšné využití optimalizovaných RAG technik při tvorbě efektivních a spolehlivých chatbotů pro průmyslové prostředí a zdůrazňuje potenciál pro zlepšení správy informací ve výrobních procesech. Výsledky naznačují významné zlepšení výkonu chatbotů i spokojenosti uživatelů díky cíleným implementacím RAG.