Agentisk RAG

Agentisk RAG integrerer intelligente agenter i traditionelle RAG-systemer for at forbedre informationssøgning ved at muliggøre autonom forespørgselsanalyse og strategisk beslutningstagning. Det bruges til realtids adaptive forespørgsler, automatiseret support og intern vidensstyring.

Hvad er Agentisk RAG?

Agentisk Retrieval-Augmented Generation (RAG) er en avanceret AI-ramme, der integrerer intelligente agenter i det traditionelle RAG-system. Traditionel RAG kombinerer store sprogmodeller (LLMs) med eksterne videnskilder for at øge nøjagtigheden i svarene ved at give ekstra kontekst til LLM’en. Agentisk RAG bygger videre på dette fundament ved at gøre det muligt for AI-agenter at analysere forespørgsler autonomt, træffe strategiske beslutninger og udføre flertrins ræsonnement. Denne tilgang gør det muligt for systemer at håndtere komplekse opgaver på tværs af forskellige datasæt og giver en dynamisk og fleksibel tilgang til informationssøgning.

Agenten bruger Document Retriever og vurderer, om dokumentet er relevant for den indtastede forespørgsel

Hvordan bruges Agentisk RAG?

Agentisk RAG bruges primært til at forbedre effektiviteten og nøjagtigheden af komplekse informationssøgning. Ved at anvende AI-agenter går det ud over statiske, regelbaserede systemer og introducerer intelligente, adaptive rammer, der er i stand til realtidsplanlægning og -udførelse. Disse agenter kan udnytte flere datakilder, eksterne værktøjer og API’er til at hente, evaluere og syntetisere information og dermed give mere omfattende og kontekstbevidste svar.

Anvendelsestilfælde

Realtids adaptive forespørgsler

Agentisk RAG sikrer, at både medarbejdere og kunder hurtigt modtager nøjagtig information, hvilket øger produktiviteten gennem effektiv datastyring.

Automatiserede supportsystemer

Ved at give hurtige og præcise svar på forespørgsler reducerer agentisk RAG arbejdsbyrden for menneskelige agenter og forbedrer effektivitet og svartider.

Intern vidensstyring

Agentisk RAG effektiviserer adgangen til vigtig information i organisationer og hjælper medarbejdere med hurtigt og effektivt at træffe informerede beslutninger.

Støtte til forskning og innovation

Systemet hjælper med at syntetisere og præsentere relevante data til strategiske initiativer og understøtter innovation og forskningsindsats.

Nøglefunktioner ved Agentisk RAG

• Adaptivt ræsonnement: Udnytter en ræsonner til at tolke brugerintention, udvikle strategiske planer for informationssøgning og evaluere datakilders pålidelighed.
• Samarbejdende agentnetværk: Fungerer som et netværk af specialiserede agenter, der hver især er dygtige til at håndtere omfattende og forskelligartede datasæt.
• Dynamisk planlægning og udførelse: Er i stand til realtidsplanlægning og optimering af forespørgselsprocesser, hvilket muliggør mere effektiv håndtering af komplekse forespørgsler.
• Intelligent kvalitetskontrol: Agenterne henter ikke blot data, men evaluerer og verificerer også information for at sikre nøjagtige og pålidelige resultater.
• Integration af eksterne værktøjer: Gør det muligt for agenter at udnytte forskellige eksterne værktøjer og ressourcer, hvilket forbedrer evnen til at indsamle og behandle information.

Implementeringsstrategier

Sprogmodeller med funktionkald

Agentiske RAG-systemer kan bygges ved hjælp af sprogmodeller med funktionkald. Denne tilgang gør det muligt for modellerne at interagere med foruddefinerede værktøjer, så de kan tilgå og citere webressourcer, udføre kode og meget mere.

Agentrammer

Rammer som FlowHunt, DSPy, LangChain og CrewAI tilbyder forudbyggede skabeloner og værktøjer, der forenkler opbygningen af agentiske RAG-systemer. Disse rammer letter integrationen af multi-agent-systemer og eksterne ressourcer og øger systemets tilpasningsevne og effektivitet.

Prompt til dokumentbedømmelse

Vi skal give agenten et værktøj, der kan bedømme det fundne dokument i de indekserede dokumenter. Her er et eksempel på en prompt til at klassificere det fundne dokument og afgøre, om dokumentet besvarer brugerens spørgsmål. Baseret på denne beslutning kan agenten omskrive sin søgeprompt og søge igen.

Du er en bedømmer, der vurderer relevansen af et hentet dokument i forhold til et brugerspørgsmål.
---
Hentet dokument:
{context}
---

Brugerspørgsmål: {question}
---

Hvis dokumentet indeholder nøgleord eller semantisk betydning relateret til brugerspørgsmålet, bedøm det som relevant.
Giv en binær vurdering 'ja' eller 'nej' for at angive, om dokumentet er relevant for spørgsmålet.

Fremtidige tendenser

Agentisk RAG udvikler sig fortsat med fremskridt inden for AI-teknologier. Tendenser omfatter multimodal søgning, tvær-sproglige muligheder og forbedret naturlig sprogbehandling, som bygger bro mellem menneske-computer-interaktion. Oplev dets nøgleaspekter, virkemåde og anvendelser i dag!"), hvilket lover at udvide anvendeligheden og effektiviteten af agentiske RAG-systemer på tværs af brancher.

Sammenfattende repræsenterer agentisk RAG et spring fremad inden for AI-drevet informationssøgning og tilbyder en sofistikeret tilgang til håndtering af komplekse forespørgsler og forbedring af beslutningsprocesser. Dens evne til at tilpasse sig, ræsonnere og udnytte ekstern viden gør det til et stærkt værktøj for organisationer, der arbejder med store, dynamiske informationsmiljøer.

Bemærkelsesværdige værker om Agentisk RAG

1. RAG-DDR: Optimering af Retrieval-Augmented Generation ved brug af Differentiable Data Rewards
   Udgivet: 2024-10-17
   Denne artikel diskuterer optimeringen af Retrieval-Augmented Generation (RAG)-systemer for at reducere hallucinationer i store sprogmodeller (LLMs) ved at anvende en Differentiable Data Rewards (DDR)-metode. Undersøgelsen fremhæver begrænsningerne ved traditionelle supervised fine-tuning (SFT)-metoder, som kan få RAG-moduler til at overtilpasse og overse varierende datapræferencer blandt agenter. DDR-metoden forbedrer RAG-systemer ved at tilpasse datapræferencer og optimere agenter til at levere bedre resultater, hvilket i sidste ende forbedrer RAG-systemets ydeevne. Eksperimenterne viser DDR’s markante effektivitet i forhold til SFT, især for mindre LLMs, der er afhængige af hentet viden. Forskningen demonstrerer også DDR’s overlegne evne til at tilpasse datapræferencer mellem RAG-moduler, hvilket styrker genereringsmodulets effektivitet i informationsudtræk og mindsker konflikter. Læs mere.

2. En undersøgelse af implementeringsmetoden for et agentbaseret avanceret RAG-system ved brug af graf
   Udgivet: 2024-09-13
   Denne undersøgelse udforsker forbedring af vidensbaserede QA-systemer ved at implementere et avanceret RAG-system ved hjælp af grafteknologi for at overvinde begrænsninger i eksisterende modeller. Forskningen adresserer mangler såsom faldende nøjagtighed og manglende evne til at inkorporere realtidsdata i traditionelle RAG-systemer. Ved at anvende LangGraph øger undersøgelsen pålideligheden og syntesen af hentede data for mere nøjagtige svar. Artiklen giver detaljerede implementeringstrin og retningslinjer, hvilket gør det til en praktisk ressource for implementering af avancerede RAG-systemer i erhvervslivet. Denne tilgang har til formål at forbedre den kontekstuelle forståelse og reducere bias i RAG-resultater.

3. Optimering af RAG-teknikker for bilindustriens PDF-chatbots: Et casestudie med lokalt deployerede Ollama-modeller
   Udgivet: 2024-08-12
   Artiklen præsenterer et casestudie om optimering af RAG-teknikker for offline PDF-chatbots i bilindustrien med fokus på at implementere LLMs i lavtydende lokale miljøer. Undersøgelsen adresserer udfordringerne ved at behandle komplekse branchespecifikke dokumenter og forbedre evnen til informationssøgning og generering. Den viser en vellykket anvendelse af optimerede RAG-teknikker til udvikling af effektive og pålidelige chatbots i industrielle miljøer og fremhæver potentialet for at forbedre informationsstyring i produktionsmiljøer. Resultaterne peger på markante forbedringer i chatbot-ydeevne og brugertilfredshed gennem skræddersyede RAG-implementeringer.