Agenttinen RAG

Agenttinen RAG yhdistää älykkäät agentit Retrieval-Augmented Generation -järjestelmiin mahdollistaen itsenäisen päättelyn ja monivaiheisen kyselykäsittelyn kehittyneeseen tiedonhakuun.

Agenttinen RAG integroi älykkäät agentit perinteisiin RAG-järjestelmiin tehostaen tiedonhakua mahdollistamalla itsenäisen kyselyanalyysin ja strategisen päätöksenteon. Sitä käytetään reaaliaikaisiin mukautuviin kyselyvastauksiin, automatisoituun tukeen ja sisäiseen tiedonhallintaan.

Mikä on agenttinen RAG?

Agenttinen Retrieval-Augmented Generation (RAG) on edistynyt tekoälykehys, joka integroi älykkäät agentit perinteiseen RAG-järjestelmään. Perinteinen RAG yhdistää suuret kielimallit (LLM:t) ulkoisiin tietolähteisiin parantaakseen vastausten tarkkuutta tarjoamalla lisäkontekstia kielimallille. Agenttinen RAG rakentaa tälle perustalle mahdollistaen tekoälyagenteille itsenäisen kyselyanalyysin, strategisen päätöksenteon ja monivaiheisen päättelyn. Tämä lähestymistapa mahdollistaa järjestelmien hallita monimutkaisia tehtäviä erilaisissa tietoaineistoissa, tuoden dynaamisen ja joustavan otteen tiedonhakuun.

Agent use Document Retriever and decides if the document is relevant to the input query

Agentti käyttää Document Retrieveria ja päättää, onko dokumentti relevantti syötekyselyyn

Miten agenttista RAG:ta käytetään?

Agenttista RAG:ta käytetään ensisijaisesti parantamaan monimutkaisten tiedonhakutehtävien tehokkuutta ja tarkkuutta. Käyttämällä tekoälyagentteja se menee staattisten, sääntöpohjaisten järjestelmien ulkopuolelle ja tuo mukanaan älykkäitä, mukautuvia kehyksiä, jotka kykenevät reaaliaikaiseen suunnitteluun ja toteutukseen. Nämä agentit voivat hyödyntää useita tietolähteitä, ulkoisia työkaluja ja API-rajapintoja tiedon hakemiseen, arviointiin ja yhdistämiseen tarjoten näin kattavampia ja kontekstitietoisempia vastauksia.

Käyttötapaukset

Reaaliaikaiset mukautuvat kyselyvastaukset

Agenttinen RAG varmistaa, että sekä työntekijät että asiakkaat saavat oikeaa tietoa nopeasti, mikä tehostaa tuottavuutta tehokkaalla tiedonhallinnalla.

Automatisoidut tukijärjestelmät

Tarjoamalla nopeita ja tarkkoja vastauksia kyselyihin agenttinen RAG vähentää ihmisten työtaakkaa, mikä parantaa tehokkuutta ja vastausaikoja.

Sisäinen tiedonhallinta

Agenttinen RAG virtaviivaistaa olennaisen tiedon saatavuutta organisaatioissa, auttaen työntekijöitä tekemään perusteltuja päätöksiä nopeasti ja tehokkaasti.

Tutkimus- ja innovaatiotuki

Järjestelmä auttaa olennaisen datan yhdistämisessä ja esittämisessä strategisia aloitteita varten tukien innovaatiota ja tutkimustyötä.

Agenttisen RAG:n keskeiset ominaisuudet

  • Mukautuva päättely: Hyödyntää päättelijää tulkitsemaan käyttäjän tarkoitusta, kehittämään strategisia suunnitelmia tiedonhakuun ja arvioimaan tietolähteiden luotettavuutta.
  • Yhteistyöhön perustuva agenttiverkosto: Toimii erikoistuneiden agenttien verkostona, joilla on osaamista laajojen ja monipuolisten tietojoukkojen käsittelyyn.
  • Dynaaminen suunnittelu ja toteutus: Kyky reaaliaikaiseen kyselyprosessien suunnitteluun ja optimointiin, mahdollistaen tehokkaamman monimutkaisten kyselyjen käsittelyn.
  • Älykäs laadunvalvonta: Agentit eivät ainoastaan hae tietoa, vaan myös arvioivat ja varmistavat tiedon paikkansapitävyyden ja luotettavuuden.
  • Ulkoisten työkalujen integrointi: Mahdollistaa agenteille monipuolisten ulkoisten työkalujen ja resurssien käytön, parantaen tiedonkeruu- ja prosessointikykyjä.

Toteutusstrategiat

Kielimallit, joilla on toimintojen kutsuminen

Agenttisia RAG-järjestelmiä voidaan rakentaa kielimalleilla, joilla on toimintojen kutsumiskyvykkyys. Tämä mahdollistaa mallien vuorovaikutuksen ennalta määriteltyjen työkalujen kanssa, mahdollistaen pääsyn verkkoresursseihin, koodin suorittamisen ja paljon muuta.

Agenttikehykset

Kehykset kuten FlowHunt, DSPy, LangChain ja CrewAI tarjoavat valmiita mallipohjia ja työkaluja helpottamaan agenttisten RAG-järjestelmien rakentamista. Nämä kehykset mahdollistavat usean agentin järjestelmien ja ulkoisten resurssien integroinnin, lisäten järjestelmän mukautuvuutta ja tehokkuutta.

Ohjeistus dokumenttien arviointiin

Agentille täytyy antaa työkalu, jolla se arvioi indeksoitujen dokumenttien osuvuuden. Tässä on esimerkkikehote, jolla luokitellaan löydetty dokumentti ja päätetään vastaako dokumentti käyttäjän kysymykseen. Tämän päätöksen perusteella agentti voi muokata hakukehotettaan ja etsiä uudelleen.

Olet arvioija, joka arvioi haetun dokumentin osuvuutta käyttäjän kysymykseen.
---
Haettu dokumentti:
{context}
---

Käyttäjän kysymys: {question}
---

Jos dokumentissa on käyttäjän kysymykseen liittyvä avainsana tai semanttinen merkitys, arvioi se relevantiksi.
Anna binäärinen arvosana 'yes' tai 'no' osoittamaan, onko dokumentti relevantti kysymykseen.

Tulevaisuuden suuntaukset

Agenttinen RAG kehittyy jatkuvasti tekoälyteknologioiden edistyessä. Suuntauksia ovat muun muassa multimodaalinen tiedonhaku, kielirajat ylittävät ominaisuudet ja kehittynyt luonnollisen kielen käsittely, jotka lisäävät agenttisten RAG-järjestelmien soveltuvuutta ja tehokkuutta eri toimialoilla.

Yhteenvetona agenttinen RAG edustaa harppausta tekoälypohjaisessa tiedonhaussa tarjoten kehittyneen lähestymistavan monimutkaisten kyselyjen hallintaan ja päätöksenteon parantamiseen. Sen mukautumiskyky, päättely ja kyky hyödyntää ulkoista tietoa tekevät siitä voimakkaan työkalun organisaatioille, jotka käsittelevät laajoja ja dynaamisia tietoympäristöjä.

Merkittäviä julkaisuja agenttisesta RAG:sta

  1. RAG-DDR: Optimizing Retrieval-Augmented Generation Using Differentiable Data Rewards
    Julkaistu: 2024-10-17
    Tässä artikkelissa käsitellään Retrieval-Augmented Generation (RAG) -järjestelmien optimointia vähentämään suurten kielimallien (LLM) hallusinaatioita käyttämällä Differentiable Data Rewards (DDR) -menetelmää. Tutkimus tuo esiin perinteisen ohjatun hienosäädön (SFT) rajoituksia, jotka voivat johtaa RAG-moduulien ylisovittamiseen ja aiheuttaa agenttien vaihtelevien tietomieltymysten huomioimatta jättämistä. DDR-menetelmä parantaa RAG-järjestelmiä sovittamalla tietomieltymyksiä ja optimoimalla agentit tuottamaan parempia tuloksia, mikä parantaa RAG-järjestelmien suorituskykyä. Kokeet osoittavat DDR:n merkittävän tehon SFT:hen verrattuna, erityisesti pienemmissä LLM:issä, jotka ovat riippuvaisia haetusta tiedosta. Tutkimus osoittaa myös DDR:n paremmat kyvyt sovittaa tietomieltymyksiä RAG-moduulien välillä, parantaen generointimoduulin tehokkuutta tiedonhankinnassa ja ristiriitojen vähentämisessä. Lue lisää.

  2. A Study on the Implementation Method of an Agent-Based Advanced RAG System Using Graph
    Julkaistu: 2024-09-13
    Tässä tutkimuksessa selvitetään tietopohjaisten QA-järjestelmien kehittämistä toteuttamalla edistynyt RAG-järjestelmä Graph-teknologialla, ylittäen olemassa olevien mallien rajoitukset. Tutkimus käsittelee perinteisten RAG-järjestelmien haasteita, kuten tarkkuuden heikkenemistä ja kyvyttömyyttä hyödyntää reaaliaikaista tietoa. LangGraphin avulla tutkimus parantaa haetun tiedon luotettavuutta ja yhdistelyä tarkempien vastausten mahdollistamiseksi. Artikkeli tarjoaa yksityiskohtaiset toteutusaskeleet ja ohjeet, mikä tekee siitä käytännöllisen resurssin edistyneiden RAG-järjestelmien käyttöönottoon yrityksissä. Lähestymistavan tavoitteena on parantaa kontekstin ymmärrystä ja vähentää harhoja RAG-vastauksissa.

  3. Optimizing RAG Techniques for Automotive Industry PDF Chatbots: A Case Study with Locally Deployed Ollama Models
    Julkaistu: 2024-08-12
    Artikkelissa esitellään tapaustutkimus RAG-tekniikoiden optimoinnista offline-PDF-chatboteissa autoteollisuudessa, keskittyen LLM:ien käyttöön matalatehoisissa paikallisissa ympäristöissä. Tutkimus käsittelee haasteita monimutkaisten toimialakohtaisten dokumenttien käsittelyssä ja tiedonhaun sekä generoinnin parantamisessa. Siinä havainnollistetaan onnistunutta RAG-tekniikoiden käyttöä tehokkaiden ja luotettavien chatbotien rakentamisessa teollisuusympäristöihin, korostaen tiedonhallinnan kehittämismahdollisuuksia tuotantoympäristöissä. Tulokset osoittavat merkittäviä parannuksia chatbotien suorituskyvyssä ja käyttäjätyytyväisyydessä räätälöidyn RAG-toteutuksen ansiosta.

Usein kysytyt kysymykset

Mikä on agenttinen RAG?

Agenttinen RAG on edistynyt tekoälykehys, joka integroi älykkäät agentit perinteisiin Retrieval-Augmented Generation -järjestelmiin mahdollistaen itsenäisen kyselyanalyysin, strategisen päätöksenteon ja mukautuvan, monivaiheisen päättelyn paremman tiedonhaun saavuttamiseksi.

Miten agenttinen RAG parantaa tiedonhakua?

Agenttinen RAG käyttää tekoälyagentteja analysoimaan kyselyitä itsenäisesti, suunnittelemaan hakuvaiheet, arvioimaan tietolähteiden luotettavuutta ja yhdistelemään tietoa, mikä tuottaa tarkempia, kontekstitietoisia ja kattavampia vastauksia kuin staattiset sääntöpohjaiset järjestelmät.

Mitkä ovat tyypillisiä käyttötapauksia agenttiselle RAG:lle?

Yleisiä käyttötapauksia ovat reaaliaikaiset mukautuvat kyselyvastaukset, automatisoidut tukijärjestelmät, sisäinen tiedonhallinta sekä tutkimus- ja innovaatiotuki eri toimialoilla.

Mitä kehyksiä voidaan käyttää agenttisten RAG-järjestelmien rakentamiseen?

Kehykset kuten FlowHunt, DSPy, LangChain ja CrewAI tarjoavat valmiita mallipohjia ja työkaluja agenttisten RAG-järjestelmien rakentamiseen, mahdollistaen useiden agenttien verkostojen ja ulkoisten resurssien integroinnin.

Mitkä ovat tulevaisuuden suuntaukset agenttisessa RAG:ssa?

Nousevia suuntauksia ovat multimodaalinen tiedonhaku, kielirajat ylittävät ominaisuudet ja kehittynyt luonnollisen kielen käsittely, jotka laajentavat agenttisten RAG-järjestelmien soveltuvuutta ja tehokkuutta eri toimialoilla.

Kokeile FlowHuntin agenttisen RAG:n ratkaisuja

Koe agenttisen RAG:n voima älykkäämpään, mukautuvaan tiedonhakuun ja automatisoituun tukeen. Rakenna omat tekoälyvirtauksesi jo tänään.

Lue lisää

Retrieval Augmented Generation (RAG)
Retrieval Augmented Generation (RAG)

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Retrieval Augmented Generation (RAG) on kehittynyt tekoälykehys, joka yhdistää perinteiset tiedonhakujärjestelmät generatiivisiin suuriin kielimalleihin (LLM:t)...

3 min lukuaika
RAG AI +4
Asiakirjojen arviointi
Asiakirjojen arviointi

Asiakirjojen arviointi

Asiakirjojen arviointi Retrieval-Augmented Generationissa (RAG) tarkoittaa asiakirjojen arviointia ja järjestämistä niiden relevanssin ja laadun perusteella vas...

2 min lukuaika
RAG Document Grading +3