Agentic RAG

Agentic RAG integra agenti intelligenti nei sistemi RAG tradizionali per migliorare il recupero delle informazioni, abilitando analisi autonome delle query e decisioni strategiche. Viene utilizzato per risposte adattive in tempo reale alle query, supporto automatizzato e gestione interna della conoscenza.

Cos’è Agentic RAG?

Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un avanzato framework di intelligenza artificiale che integra agenti intelligenti nel sistema RAG tradizionale. Il RAG tradizionale combina large language models (LLM) con fonti di conoscenza esterne per aumentare l’accuratezza delle risposte fornendo contesto aggiuntivo all’LLM. Agentic RAG si basa su queste fondamenta permettendo agli agenti AI di analizzare autonomamente le query, prendere decisioni strategiche ed eseguire ragionamenti multi-step. Questo approccio consente ai sistemi di gestire compiti complessi su dataset diversificati, offrendo un metodo dinamico e flessibile per il recupero delle informazioni.

L’agente utilizza il Document Retriever e decide se il documento è rilevante rispetto alla query dell’utente

Come viene utilizzato Agentic RAG?

Agentic RAG viene utilizzato principalmente per migliorare l’efficienza e l’accuratezza di compiti complessi di recupero delle informazioni. Impiegando agenti AI, va oltre i sistemi statici e basati su regole, introducendo framework intelligenti e adattivi capaci di pianificazione ed esecuzione in tempo reale. Questi agenti possono sfruttare molteplici fonti di dati, strumenti esterni e API per recuperare, valutare e sintetizzare informazioni, fornendo così risposte più complete e contestuali.

Casi d’Uso

Risposte Adattive in Tempo Reale alle Query

Agentic RAG assicura che sia i dipendenti sia i clienti ricevano informazioni accurate tempestivamente, aumentando la produttività attraverso una gestione efficiente dei dati.

Sistemi di Supporto Automatizzati

Fornendo risposte rapide e precise alle richieste, Agentic RAG riduce il carico di lavoro degli operatori umani, migliorando efficienza e tempi di risposta.

Gestione Interna della Conoscenza

Agentic RAG semplifica l’accesso alle informazioni cruciali all’interno delle organizzazioni, aiutando i dipendenti a prendere decisioni informate in modo rapido ed efficiente.

Supporto alla Ricerca e all’Innovazione

Il sistema assiste nella sintesi e presentazione dei dati rilevanti per iniziative strategiche, supportando innovazione e ricerca.

Caratteristiche Chiave di Agentic RAG

• Ragionamento Adattivo: Utilizza un reasoner per interpretare l’intento dell’utente, sviluppare piani strategici per il recupero delle informazioni e valutare l’affidabilità delle fonti.
• Rete di Agenti Collaborativa: Funziona come una rete di agenti specializzati, ciascuno esperto nella gestione di dataset ampi e diversificati.
• Pianificazione ed Esecuzione Dinamica: Capace di pianificazione in tempo reale e ottimizzazione dei processi di query, consentendo una gestione più efficace di richieste complesse.
• Controllo di Qualità Intelligente: Gli agenti non solo recuperano dati, ma valutano e verificano le informazioni per garantire output accurati e affidabili.
• Integrazione con Strumenti Esterni: Permette agli agenti di usare una varietà di strumenti e risorse esterne, migliorando le capacità di raccolta ed elaborazione delle informazioni.

Strategie di Implementazione

Modelli Linguistici con Function Calling

I sistemi Agentic RAG possono essere costruiti usando modelli linguistici con capacità di function calling. Questo approccio consente ai modelli di interagire con strumenti predefiniti, permettendo loro di accedere e citare risorse web, eseguire codice e altro ancora.

Framework di Agenti

Framework come FlowHunt, DSPy, LangChain e CrewAI offrono template e strumenti predefiniti per semplificare la costruzione di sistemi Agentic RAG. Questi framework facilitano l’integrazione di sistemi multi-agente e risorse esterne, aumentando l’adattabilità e l’efficienza del sistema.

Prompt per la Valutazione dei Documenti

Dobbiamo fornire all’agente uno strumento che valuti il documento trovato nei Documenti indicizzati. Ecco un esempio di prompt per classificare il documento trovato e decidere se risponde alla domanda dell’utente. In base a questa decisione, l’agente può riscrivere la propria query di ricerca e cercare nuovamente.

Sei un valutatore che analizza la rilevanza di un documento recuperato rispetto a una domanda dell'utente.
---
Documento recuperato:
{context}
---

Domanda dell'utente: {question}
---

Se il documento contiene parole chiave o un significato semantico correlato alla domanda dell'utente, valuta come rilevante.
Fornisci un punteggio binario 'yes' o 'no' per indicare se il documento è rilevante rispetto alla domanda.

Tendenze Future

Agentic RAG continua ad evolversi con i progressi delle tecnologie AI. Le tendenze includono recupero multimodale, capacità cross-lingua ed elaborazione del linguaggio naturale avanzata, che colmano il divario nell’interazione uomo-macchina. Scopri oggi i suoi aspetti chiave, il funzionamento e le applicazioni!"), promettendo di ampliare l’applicabilità e l’efficacia dei sistemi Agentic RAG nei diversi settori.

In sintesi, Agentic RAG rappresenta un passo avanti nel recupero delle informazioni basato su AI, offrendo un approccio sofisticato alla gestione di query complesse e potenziando i processi decisionali. La sua capacità di adattarsi, ragionare e utilizzare conoscenze esterne lo posiziona come uno strumento potente per le organizzazioni che gestiscono ambienti informativi ampi e dinamici.

Lavori Rilevanti su Agentic RAG

1. RAG-DDR: Ottimizzazione della Retrieval-Augmented Generation tramite Differentiable Data Rewards
   Pubblicato: 17-10-2024
   Questo articolo discute l’ottimizzazione dei sistemi Retrieval-Augmented Generation (RAG) per ridurre le allucinazioni nei Large Language Models (LLM) utilizzando un metodo Differentiable Data Rewards (DDR). Lo studio evidenzia i limiti dei metodi tradizionali di supervised fine-tuning (SFT), che possono portare i moduli RAG a overfittare e trascurare le diverse preferenze di dati tra agenti. Il metodo DDR migliora i sistemi RAG allineando le preferenze sui dati e ottimizzando gli agenti per produrre output migliori, migliorando così le prestazioni complessive. Gli esperimenti mostrano l’efficacia significativa del DDR rispetto all’SFT, soprattutto per LLM di dimensioni ridotte che dipendono dalla conoscenza recuperata. La ricerca dimostra anche la superiore capacità di DDR di allineare le preferenze di dati tra i moduli RAG, migliorando l’efficacia del modulo di generazione nell’estrazione delle informazioni e nella mitigazione dei conflitti. Leggi di più.

2. Studio sul Metodo di Implementazione di un Sistema RAG Avanzato Basato su Agenti Utilizzando Graph
   Pubblicato: 13-09-2024
   Questo studio esplora il miglioramento dei sistemi di QA basati sulla conoscenza implementando un sistema RAG avanzato tramite tecnologia Graph, superando i limiti dei modelli esistenti. La ricerca affronta problematiche come il degrado dell’accuratezza e l’incapacità di incorporare dati in tempo reale nei sistemi RAG tradizionali. Utilizzando LangGraph, lo studio migliora l’affidabilità e la sintesi dei dati recuperati per risposte più accurate. L’articolo fornisce dettagli sui passaggi di implementazione e linee guida, rendendolo una risorsa pratica per l’adozione di sistemi RAG avanzati in ambito aziendale. Questo approccio mira a migliorare la comprensione contestuale e a ridurre i bias negli output di RAG.

3. Ottimizzazione delle Tecniche RAG per Chatbot PDF Automotive: Uno Studio di Caso con Modelli Ollama Locali
   Pubblicato: 12-08-2024
   L’articolo presenta uno studio di caso sull’ottimizzazione delle tecniche RAG per chatbot PDF offline nel settore automotive, con focus sul deployment di LLM in ambienti locali a bassa potenza. Lo studio affronta le sfide del trattamento di documenti complessi, specifici del settore, migliorando capacità di recupero e generazione delle informazioni. Viene mostrata l’applicazione efficace delle tecniche RAG ottimizzate nella creazione di chatbot efficienti e affidabili per ambienti industriali, evidenziando il potenziale di miglioramento nella gestione delle informazioni nei contesti produttivi. I risultati suggeriscono miglioramenti rilevanti nella performance dei chatbot e nella soddisfazione degli utenti tramite soluzioni RAG personalizzate.