Agentic RAG

Agentic RAG integriert intelligente Agenten in traditionelle RAG-Systeme, um die Informationsbeschaffung durch autonome Anfragenanalyse und strategische Entscheidungsfindung zu verbessern. Es wird für adaptive Antworten in Echtzeit, automatisierte Unterstützung und internes Wissensmanagement eingesetzt.

Was ist Agentic RAG?

Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein fortschrittliches KI-Framework, das intelligente Agenten in das traditionelle RAG-System integriert. Traditionelles RAG kombiniert große Sprachmodelle (LLMs) mit externen Wissensquellen, um die Genauigkeit der Antworten durch zusätzliche Kontexte für das LLM zu erhöhen. Agentic RAG baut auf diesem Fundament auf, indem KI-Agenten in die Lage versetzt werden, Anfragen autonom zu analysieren, strategische Entscheidungen zu treffen und mehrstufig zu schlussfolgern. Dieser Ansatz ermöglicht Systemen, komplexe Aufgaben über verschiedene Datensätze hinweg zu verwalten und bringt eine dynamische und flexible Herangehensweise an die Informationsbeschaffung.

Agent verwendet den Document Retriever und entscheidet, ob das Dokument für die Eingabeanfrage relevant ist

Wie wird Agentic RAG eingesetzt?

Agentic RAG wird in erster Linie eingesetzt, um die Effizienz und Genauigkeit komplexer Aufgaben der Informationsbeschaffung zu verbessern. Durch den Einsatz von KI-Agenten geht es über statische, regelbasierte Systeme hinaus und führt intelligente, adaptive Frameworks ein, die zu Echtzeit-Planung und -Ausführung fähig sind. Diese Agenten können mehrere Datenquellen, externe Tools und APIs nutzen, um Informationen abzurufen, zu bewerten und zu synthetisieren. Dadurch werden umfassendere und kontextbezogenere Antworten ermöglicht.

Anwendungsfälle

Adaptive Antworten auf Anfragen in Echtzeit

Agentic RAG stellt sicher, dass sowohl Mitarbeitende als auch Kunden zeitnah präzise Informationen erhalten und steigert die Produktivität durch effizientes Datenmanagement.

Automatisierte Supportsysteme

Durch schnelle und präzise Beantwortung von Anfragen reduziert Agentic RAG die Arbeitslast menschlicher Agenten und verbessert so die Effizienz und Reaktionszeiten.

Internes Wissensmanagement

Agentic RAG erleichtert den Zugang zu wichtigen Informationen innerhalb von Organisationen und unterstützt Mitarbeitende dabei, fundierte Entscheidungen schnell und effizient zu treffen.

Unterstützung bei Forschung und Innovation

Das System hilft dabei, relevante Daten für strategische Initiativen zu synthetisieren und bereitzustellen und unterstützt so Innovation und Forschung.

Schlüsselfunktionen von Agentic RAG

• Adaptives Schlussfolgern: Nutzt einen Reasoner, um die Nutzerabsicht zu interpretieren, strategische Pläne für die Informationsbeschaffung zu entwickeln und die Zuverlässigkeit von Datenquellen zu bewerten.
• Kollaboratives Agentennetzwerk: Funktioniert als Netzwerk spezialisierter Agenten, die jeweils auf den Umgang mit umfangreichen und vielfältigen Datensätzen spezialisiert sind.
• Dynamische Planung und Ausführung: Kann Anfragenprozesse in Echtzeit planen und optimieren und so komplexe Anfragen effektiver bearbeiten.
• Intelligente Qualitätskontrolle: Agenten rufen Daten nicht nur ab, sondern bewerten und überprüfen Informationen auch, um genaue und verlässliche Ergebnisse zu gewährleisten.
• Integration externer Tools: Erlaubt es Agenten, verschiedene externe Tools und Ressourcen zu nutzen und so die Möglichkeiten zur Informationsgewinnung und -verarbeitung zu erweitern.

Implementierungsstrategien

Sprachmodelle mit Funktionsaufrufen

Agentic RAG-Systeme können mit Sprachmodellen mit Funktionsaufruf-Fähigkeiten gebaut werden. Dieser Ansatz ermöglicht es den Modellen, mit vordefinierten Tools zu interagieren, Web-Ressourcen zu zitieren, Code auszuführen und mehr.

Agenten-Frameworks

Frameworks wie FlowHunt, DSPy, LangChain und CrewAI stellen vorgefertigte Vorlagen und Tools bereit, um den Bau von Agentic RAG-Systemen zu vereinfachen. Diese Frameworks erleichtern die Integration von Multi-Agenten-Systemen und externen Ressourcen und steigern so die Anpassungsfähigkeit und Effizienz des Systems.

Prompt zur Dokumentenbewertung

Wir müssen dem Agenten ein Tool geben, mit dem er das im Index gefundene Dokument bewerten kann. Hier ist ein Beispielprompt, um ein gefundenes Dokument zu klassifizieren und zu entscheiden, ob das Dokument die Frage des Nutzers beantwortet. Basierend auf dieser Entscheidung kann der Agent seine Suchanfrage umschreiben und erneut suchen.

Du bist ein Bewerter, der die Relevanz eines abgerufenen Dokuments für eine Nutzerfrage bewertet.
---
Abgerufenes Dokument:
{context}
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Nutzerfrage: {question}
---

Wenn das Dokument Schlüsselwörter oder semantische Bedeutungen enthält, die sich auf die Frage des Nutzers beziehen, bewerte es als relevant.
Gib eine binäre Bewertung 'yes' oder 'no' an, um anzuzeigen, ob das Dokument für die Frage relevant ist.

Zukünftige Trends

Agentic RAG entwickelt sich mit Fortschritten in KI-Technologien stetig weiter. Zu den Trends zählen multimodale Informationsbeschaffung, sprachübergreifende Fähigkeiten und verbesserte Verarbeitung natürlicher Sprache, die die Mensch-Computer-Interaktion optimieren. Entdecken Sie heute seine wichtigsten Aspekte, Funktionsweisen und Anwendungsbereiche! Diese Entwicklungen versprechen, die Anwendbarkeit und Effektivität von Agentic RAG-Systemen in verschiedensten Branchen weiter auszubauen.

Zusammenfassend stellt Agentic RAG einen bedeutenden Fortschritt in der KI-gestützten Informationsbeschaffung dar und bietet einen hochentwickelten Ansatz zur Verwaltung komplexer Anfragen und zur Verbesserung von Entscheidungsprozessen. Seine Fähigkeit, sich anzupassen, zu schlussfolgern und externes Wissen zu nutzen, macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Organisationen, die mit groß angelegten, dynamischen Informationsumgebungen arbeiten.

Bedeutende Arbeiten zu Agentic RAG

1. RAG-DDR: Optimizing Retrieval-Augmented Generation Using Differentiable Data Rewards
   Veröffentlicht: 2024-10-17
   Dieses Paper behandelt die Optimierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen zur Reduzierung von Halluzinationen in großen Sprachmodellen (LLMs) mittels Differentiable Data Rewards (DDR). Die Studie hebt die Grenzen traditioneller, überwachter Feintuning-Methoden (SFT) hervor, die dazu führen können, dass RAG-Module überanpassen und unterschiedliche Datenpräferenzen der Agenten vernachlässigen. Die DDR-Methode verbessert RAG-Systeme, indem sie Datenpräferenzen angleicht und Agenten optimiert, um bessere Ergebnisse zu erzielen, was die Leistung des RAG-Systems insgesamt steigert. Die Experimente zeigen eine signifikante Überlegenheit von DDR gegenüber SFT, insbesondere für kleinere LLMs, die auf abgerufenes Wissen angewiesen sind. Die Forschung demonstriert auch die überlegene Fähigkeit von DDR, Datenpräferenzen zwischen RAG-Modulen abzustimmen, wodurch die Wirksamkeit des Generierungsmoduls bei der Informationsgewinnung gesteigert und Konflikte reduziert werden. Mehr erfahren.

2. A Study on the Implementation Method of an Agent-Based Advanced RAG System Using Graph
   Veröffentlicht: 2024-09-13
   Diese Studie befasst sich mit der Verbesserung wissensbasierter QA-Systeme durch die Implementierung eines fortschrittlichen RAG-Systems mithilfe von Graph-Technologie, um die Grenzen bestehender Modelle zu überwinden. Die Forschung geht auf Probleme wie Genauigkeitsverlust und die Unfähigkeit zur Integration von Echtzeitdaten in traditionellen RAG-Systemen ein. Durch den Einsatz von LangGraph wird die Zuverlässigkeit und Synthese der abgerufenen Daten für präzisere Antworten verbessert. Das Paper liefert detaillierte Implementierungsschritte und Leitlinien und ist somit eine praktische Ressource für die Einführung fortschrittlicher RAG-Systeme in Unternehmen. Dieser Ansatz zielt darauf ab, das Kontextverständnis zu verbessern und Verzerrungen in den RAG-Ergebnissen zu reduzieren.

3. Optimizing RAG Techniques for Automotive Industry PDF Chatbots: A Case Study with Locally Deployed Ollama Models
   Veröffentlicht: 2024-08-12
   Das Paper präsentiert eine Fallstudie zur Optimierung von RAG-Techniken für Offline-PDF-Chatbots in der Automobilindustrie mit Fokus auf den Einsatz von LLMs in leistungsschwachen lokalen Umgebungen. Die Studie behandelt die Herausforderungen bei der Verarbeitung komplexer, branchenspezifischer Dokumente und der Verbesserung von Informationsabruf und -generierung. Sie zeigt die erfolgreiche Anwendung optimierter RAG-Techniken bei der Entwicklung effizienter und zuverlässiger Chatbots für industrielle Umgebungen auf und hebt das Potenzial zur Verbesserung des Informationsmanagements in der Produktion hervor. Die Ergebnisse deuten auf erhebliche Verbesserungen in der Chatbot-Performance und Nutzerzufriedenheit durch maßgeschneiderte RAG-Implementierungen hin.