
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Retrieval Augmented Generation (RAG) on kehittynyt tekoälykehys, joka yhdistää perinteiset tiedonhakujärjestelmät generatiivisiin suuriin kielimalleihin (LLM:t)...
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.
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.
Agentti käyttää Document Retrieveria ja päättää, onko dokumentti relevantti syötekyselyyn
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.
Agenttinen RAG varmistaa, että sekä työntekijät että asiakkaat saavat oikeaa tietoa nopeasti, mikä tehostaa tuottavuutta tehokkaalla tiedonhallinnalla.
Tarjoamalla nopeita ja tarkkoja vastauksia kyselyihin agenttinen RAG vähentää ihmisten työtaakkaa, mikä parantaa tehokkuutta ja vastausaikoja.
Agenttinen RAG virtaviivaistaa olennaisen tiedon saatavuutta organisaatioissa, auttaen työntekijöitä tekemään perusteltuja päätöksiä nopeasti ja tehokkaasti.
Järjestelmä auttaa olennaisen datan yhdistämisessä ja esittämisessä strategisia aloitteita varten tukien innovaatiota ja tutkimustyötä.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Yleisiä käyttötapauksia ovat reaaliaikaiset mukautuvat kyselyvastaukset, automatisoidut tukijärjestelmät, sisäinen tiedonhallinta sekä tutkimus- ja innovaatiotuki eri toimialoilla.
Kehykset kuten FlowHunt, DSPy, LangChain ja CrewAI tarjoavat valmiita mallipohjia ja työkaluja agenttisten RAG-järjestelmien rakentamiseen, mahdollistaen useiden agenttien verkostojen ja ulkoisten resurssien integroinnin.
Nousevia suuntauksia ovat multimodaalinen tiedonhaku, kielirajat ylittävät ominaisuudet ja kehittynyt luonnollisen kielen käsittely, jotka laajentavat agenttisten RAG-järjestelmien soveltuvuutta ja tehokkuutta eri toimialoilla.
Koe agenttisen RAG:n voima älykkäämpään, mukautuvaan tiedonhakuun ja automatisoituun tukeen. Rakenna omat tekoälyvirtauksesi jo tänään.
Retrieval Augmented Generation (RAG) on kehittynyt tekoälykehys, joka yhdistää perinteiset tiedonhakujärjestelmät generatiivisiin suuriin kielimalleihin (LLM:t)...
Tutustu tekoälyn hakuhakuun perustuvan generoinnin (RAG) ja välimuistiin perustuvan generoinnin (CAG) tärkeimpiin eroihin. RAG hakee reaaliaikaista tietoa joust...
Asiakirjojen arviointi Retrieval-Augmented Generationissa (RAG) tarkoittaa asiakirjojen arviointia ja järjestämistä niiden relevanssin ja laadun perusteella vas...