Agentic RAG

Agentic RAG integreert intelligente agenten in traditionele RAG-systemen om informatieopvraging te verbeteren door autonome analyse van zoekopdrachten en strategische besluitvorming mogelijk te maken. Het wordt gebruikt voor realtime adaptieve antwoorden op zoekopdrachten, geautomatiseerde ondersteuning en intern kennisbeheer.

Wat is Agentic RAG?

Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een geavanceerd AI-framework dat intelligente agenten integreert in het traditionele RAG-systeem. Traditionele RAG combineert grote taalmodellen (LLM’s) met externe kennisbronnen om de nauwkeurigheid van antwoorden te verhogen door extra context aan het LLM te bieden. Agentic RAG bouwt voort op deze basis door AI-agenten in staat te stellen zelfstandig zoekopdrachten te analyseren, strategische beslissingen te nemen en meerstapsredeneringen uit te voeren. Deze aanpak stelt systemen in staat om complexe taken te beheren over diverse datasets, wat een dynamische en flexibele benadering van informatieopvraging biedt.

Agent gebruikt Document Retriever en beslist of het document relevant is voor de zoekopdracht

Hoe wordt Agentic RAG gebruikt?

Agentic RAG wordt voornamelijk ingezet om de efficiëntie en nauwkeurigheid van complexe informatieopvragingstaken te verbeteren. Door AI-agenten in te zetten gaat het verder dan statische, regelgebaseerde systemen en introduceert het intelligente, adaptieve raamwerken die in staat zijn tot realtime planning en uitvoering. Deze agenten kunnen meerdere gegevensbronnen, externe tools en API’s benutten om informatie op te halen, te evalueren en te synthetiseren, waardoor meer omvattende en contextbewuste antwoorden worden gegeven.

Toepassingen

Realtime adaptieve antwoorden op zoekopdrachten

Agentic RAG zorgt ervoor dat zowel medewerkers als klanten snel nauwkeurige informatie ontvangen, waardoor de productiviteit wordt verhoogd via efficiënt gegevensbeheer.

Geautomatiseerde supportsystemen

Door snel en nauwkeurig antwoorden te geven op vragen vermindert agentic RAG de werkdruk voor menselijke agenten, wat resulteert in hogere efficiëntie en snellere reactietijden.

Intern kennisbeheer

Agentic RAG stroomlijnt de toegang tot cruciale informatie binnen organisaties, zodat medewerkers snel en efficiënt weloverwogen besluiten kunnen nemen.

Onderzoek- en innovatieondersteuning

Het systeem helpt bij het synthetiseren en presenteren van relevante gegevens voor strategische initiatieven, ter ondersteuning van innovatie- en onderzoeksactiviteiten.

Belangrijkste kenmerken van Agentic RAG

• Adaptief redeneren: Gebruikt een redeneerder om gebruikersintentie te interpreteren, strategische plannen voor informatieopvraging te ontwikkelen en de betrouwbaarheid van gegevensbronnen te evalueren.
• Samenwerkend agentennetwerk: Functioneert als een netwerk van gespecialiseerde agenten, elk bekwaam in het verwerken van grote en diverse datasets.
• Dynamische planning en uitvoering: In staat tot realtime planning en optimalisatie van zoekprocessen, waardoor complexe vragen effectiever worden afgehandeld.
• Intelligente kwaliteitscontrole: Agenten halen niet alleen gegevens op, maar evalueren en verifiëren ook informatie om nauwkeurige en betrouwbare uitkomsten te waarborgen.
• Integratie met externe tools: Maakt het mogelijk voor agenten om gebruik te maken van verschillende externe tools en bronnen, wat het verzamelen en verwerken van informatie versterkt.

Implementatiestrategieën

Taalmodellen met functie-aanroepen

Agentic RAG-systemen kunnen worden gebouwd met taalmodellen die functie-aanroepmogelijkheden hebben. Deze aanpak stelt de modellen in staat om te communiceren met vooraf gedefinieerde tools, zodat ze toegang krijgen tot en bronvermeldingen kunnen geven van webbronnen, code kunnen uitvoeren en meer.

Agent-frameworks

Frameworks zoals FlowHunt, DSPy, LangChain en CrewAI bieden vooraf gemaakte sjablonen en tools om de bouw van agentic RAG-systemen te vereenvoudigen. Deze frameworks faciliteren de integratie van multiagentsystemen en externe bronnen, waardoor de aanpasbaarheid en efficiëntie van het systeem worden vergroot.

Prompt voor documentbeoordeling

We moeten de agent een tool geven waarmee hij het gevonden document in de geïndexeerde documenten kan beoordelen. Hier is een voorbeeldprompt om het gevonden document te classificeren en te bepalen of het document de vraag van de gebruiker beantwoordt. Op basis van deze beslissing kan de agent zijn zoekprompt herschrijven en opnieuw zoeken.

Je bent een beoordelaar die de relevantie van een opgehaald document ten opzichte van een gebruikersvraag beoordeelt.
---
Opgehaald document:
{context}
---

Gebruikersvraag: {question}
---

Als het document trefwoord(en) of semantische betekenis bevat die gerelateerd zijn aan de gebruikersvraag, beoordeel het dan als relevant.
Geef een binaire score 'yes' of 'no' om aan te geven of het document relevant is voor de vraag.

Toekomstige trends

Agentic RAG blijft zich ontwikkelen met de vooruitgang in AI-technologieën. Trends zijn onder andere multimodale opvraging, cross-linguale mogelijkheden en verbeterde natuurlijke taalverwerking die de interactie tussen mens en computer overbruggen. Ontdek vandaag nog de belangrijkste aspecten, werking en toepassingen!"), die beloven de toepasbaarheid en effectiviteit van agentic RAG-systemen in diverse sectoren te vergroten.

Samengevat vertegenwoordigt agentic RAG een sprong voorwaarts in AI-gestuurde informatieopvraging, met een geavanceerde aanpak voor het beheren van complexe vragen en het verbeteren van besluitvormingsprocessen. Het vermogen om zich aan te passen, te redeneren en externe kennis te benutten maakt het tot een krachtig hulpmiddel voor organisaties die werken met grootschalige, dynamische informatieomgevingen.

Opmerkelijke werken over Agentic RAG

1. RAG-DDR: Optimizing Retrieval-Augmented Generation Using Differentiable Data Rewards
   Gepubliceerd: 2024-10-17
   Dit artikel bespreekt de optimalisatie van Retrieval-Augmented Generation (RAG)-systemen om hallucinaties in Large Language Models (LLM’s) te verminderen door gebruik te maken van een Differentiable Data Rewards (DDR)-methode. Het onderzoek benadrukt de beperkingen van traditionele supervised fine-tuning (SFT)-methoden, die ertoe kunnen leiden dat RAG-modules overfitten en geen rekening houden met de verschillende datapreferenties van agenten. De DDR-methode verbetert RAG-systemen door datapreferenties op elkaar af te stemmen en agenten te optimaliseren voor betere uitkomsten, wat uiteindelijk de prestaties van het RAG-systeem verbetert. De experimenten tonen aan dat DDR aanzienlijk effectiever is dan SFT, vooral voor kleinere LLM’s die afhankelijk zijn van opgehaalde kennis. Het onderzoek laat ook zien dat DDR beter in staat is om datapreferenties tussen RAG-modules op elkaar af te stemmen, waardoor de effectiviteit van de generatiemodule bij informatie-extractie wordt verbeterd en conflicten worden beperkt. Lees meer.

2. A Study on the Implementation Method of an Agent-Based Advanced RAG System Using Graph
   Gepubliceerd: 2024-09-13
   Deze studie onderzoekt het verbeteren van kennisgebaseerde QA-systemen door een geavanceerd RAG-systeem te implementeren met Graph-technologie, waarmee beperkingen van bestaande modellen worden overwonnen. Het onderzoek behandelt tekortkomingen zoals afname van nauwkeurigheid en het onvermogen om realtime gegevens in traditionele RAG-systemen te verwerken. Door gebruik te maken van LangGraph verbetert de studie de betrouwbaarheid en synthese van opgehaalde gegevens voor nauwkeurigere antwoorden. Het artikel biedt gedetailleerde implementatiestappen en richtlijnen, waardoor het een praktisch hulpmiddel is voor de implementatie van geavanceerde RAG-systemen in bedrijfsomgevingen. Deze aanpak is gericht op het verbeteren van het contextbegrip en het verminderen van bias in RAG-uitkomsten.

3. Optimizing RAG Techniques for Automotive Industry PDF Chatbots: A Case Study with Locally Deployed Ollama Models
   Gepubliceerd: 2024-08-12
   Dit artikel presenteert een case study over het optimaliseren van RAG-technieken voor offline PDF-chatbots in de auto-industrie, met de nadruk op het inzetten van LLM’s in omgevingen met beperkte prestaties. Het onderzoek behandelt de uitdagingen van het verwerken van complexe, sectorspecifieke documenten en het verbeteren van informatieopvraging en generatiecapaciteiten. Het toont de succesvolle toepassing van geoptimaliseerde RAG-technieken bij het creëren van efficiënte en betrouwbare chatbots voor industriële omgevingen, en benadrukt het potentieel voor beter informatiemanagement in productieomgevingen. De bevindingen suggereren aanzienlijke verbeteringen in de prestaties van chatbots en de tevredenheid van gebruikers door op maat gemaakte RAG-implementaties.