Agentisk RAG

Agentisk RAG integrerer intelligente agenter i tradisjonelle RAG-systemer for å forbedre informasjonsinnhenting ved å muliggjøre autonom spørreanalyse og strategisk beslutningstaking. Det brukes til sanntids adaptive svar på forespørsler, automatisert støtte og intern kunnskapsforvaltning.

Hva er agentisk RAG?

Agentisk Retrieval-Augmented Generation (RAG) er et avansert AI-rammeverk som integrerer intelligente agenter i det tradisjonelle RAG-systemet. Tradisjonell RAG kombinerer store språkmodeller (LLM) med eksterne kunnskapskilder for å øke nøyaktigheten på svarene ved å gi ekstra kontekst til LLM-en. Agentisk RAG bygger videre på dette grunnlaget ved å gjøre det mulig for AI-agenter å autonomt analysere forespørsler, ta strategiske beslutninger og utføre flerstegs resonnering. Denne tilnærmingen lar systemer håndtere komplekse oppgaver på tvers av ulike datasett, og gir en dynamisk og fleksibel tilnærming til informasjonsinnhenting.

Agenten bruker Document Retriever og avgjør om dokumentet er relevant for den innsendte forespørselen

Hvordan brukes agentisk RAG?

Agentisk RAG brukes primært for å forbedre effektiviteten og nøyaktigheten i komplekse informasjonsinnhentingsoppgaver. Ved å benytte AI-agenter går det utover statiske, regelbaserte systemer og introduserer intelligente, adaptive rammeverk som kan planlegge og utføre i sanntid. Disse agentene kan benytte flere datakilder, eksterne verktøy og API-er for å hente, evaluere og syntetisere informasjon, og dermed gi mer omfattende og kontekstbevisste svar.

Bruksområder

Sanntids adaptive svar på forespørsler

Agentisk RAG sørger for at både ansatte og kunder får nøyaktig informasjon raskt, og øker produktiviteten gjennom effektiv databehandling.

Automatiserte støttesystemer

Ved å gi raske og presise svar på henvendelser reduserer agentisk RAG arbeidsmengden for menneskelige agenter, noe som gir økt effektivitet og raskere responstid.

Intern kunnskapsforvaltning

Agentisk RAG forenkler tilgangen til viktig informasjon internt i virksomheter, og hjelper ansatte med å ta informerte beslutninger raskt og effektivt.

Støtte til forskning og innovasjon

Systemet hjelper til med å syntetisere og presentere relevant data for strategiske initiativer, og støtter innovasjons- og forskningsarbeid.

Nøkkelfunksjoner i agentisk RAG

• Adaptiv resonnering: Bruker en resonner til å tolke brukerintensjon, utvikle strategiske planer for informasjonsinnhenting og evaluere datakilders pålitelighet.
• Samarbeidende agentnettverk: Fungerer som et nettverk av spesialiserte agenter, hver med ekspertise på å håndtere omfattende og mangfoldige datasett.
• Dynamisk planlegging og utførelse: Kan planlegge og optimalisere forespørselsprosesser i sanntid, som gir mer effektiv håndtering av komplekse forespørsler.
• Intelligent kvalitetskontroll: Agenter henter ikke bare data, men evaluerer og verifiserer også informasjon for å sikre nøyaktige og pålitelige svar.
• Integrasjon av eksterne verktøy: Gir agenter mulighet til å bruke ulike eksterne verktøy og ressurser, som forbedrer datainnhenting og prosesseringskapasitet.

Implementeringsstrategier

Språkmodeller med funksjonskall

Agentiske RAG-systemer kan bygges med språkmodeller som har funksjonskall. Denne tilnærmingen lar modellene samhandle med forhåndsdefinerte verktøy, slik at de kan få tilgang til og sitere nettressurser, kjøre kode og mer.

Agentrammeverk

Rammeverk som FlowHunt, DSPy, LangChain og CrewAI tilbyr ferdiglagde maler og verktøy som forenkler byggingen av agentiske RAG-systemer. Disse rammeverkene muliggjør integrasjon av multiagentsystemer og eksterne ressurser, noe som øker systemets tilpasningsevne og effektivitet.

Prompt for dokumentvurdering

Vi må gi agenten et verktøy som kan vurdere dokumentet som er funnet i de indekserte dokumentene. Her er et eksempel på prompt for å klassifisere funnet dokument og avgjøre om dokumentet svarer på brukerens spørsmål. Basert på denne avgjørelsen kan agenten omskrive søkeprompten og søke igjen.

Du er en vurderer som skal bedømme relevansen til et hentet dokument i forhold til et brukerspørsmål.
---
Hentet dokument:
{context}
---

Brukerspørsmål: {question}
---

Hvis dokumentet inneholder nøkkelord eller semantisk betydning relatert til brukerspørsmålet, vurder det som relevant.
Gi en binær score 'yes' eller 'no' for å angi om dokumentet er relevant for spørsmålet.

Fremtidige trender

Agentisk RAG fortsetter å utvikle seg i takt med fremskritt innen AI-teknologi. Trender inkluderer multimodal innhenting, tverrspråklige muligheter og forbedret naturlig språkbehandling, som bygger bro mellom menneske-maskin-interaksjon. Oppdag nøkkelaspekter, virkemåte og bruksområder i dag! Dette lover å utvide anvendelsen og effektiviteten av agentiske RAG-systemer på tvers av ulike bransjer.

Oppsummert representerer agentisk RAG et stort steg fremover innen AI-drevet informasjonsinnhenting, og gir en sofistikert tilnærming til å håndtere komplekse forespørsler og forbedre beslutningsprosesser. Dens evne til å tilpasse seg, resonnere og bruke ekstern kunnskap gjør det til et kraftig verktøy for organisasjoner som håndterer store, dynamiske informasjonsmiljøer.

Merkbare arbeider om agentisk RAG

1. RAG-DDR: Optimalisering av Retrieval-Augmented Generation ved bruk av Differentiable Data Rewards
   Publisert: 2024-10-17
   Denne artikkelen diskuterer optimalisering av Retrieval-Augmented Generation (RAG)-systemer for å redusere hallusinasjoner i store språkmodeller (LLM) ved å bruke en Differentiable Data Rewards (DDR)-metode. Studien fremhever begrensningene ved tradisjonelle metoder for overvåket finjustering (SFT) som kan føre til overtilpasning og at RAG-moduler ignorerer ulike datapreferanser blant agenter. DDR-metoden forbedrer RAG-systemer ved å tilpasse datapreferanser og optimalisere agenter for å produsere bedre resultater, noe som til slutt forbedrer RAG-systemets ytelse. Eksperimentene viser DDRs betydelige effektivitet over SFT, spesielt for mindre LLM-er som er avhengige av hentet kunnskap. Forskningen viser også DDRs overlegne evne til å tilpasse datapreferanser mellom RAG-moduler, noe som forbedrer genereringsmodulens effektivitet i informasjonsuttrekk og reduserer konflikter. Les mer.

2. En studie av implementeringsmetoden for et agentbasert avansert RAG-system ved bruk av graf
   Publisert: 2024-09-13
   Denne studien utforsker forbedring av kunnskapsbaserte QA-systemer ved å implementere et avansert RAG-system med grafteknologi, og overvinne begrensningene i eksisterende modeller. Forskningen tar for seg svakheter som nøyaktighetsforringelse og manglende evne til å inkludere sanntidsdata i tradisjonelle RAG-systemer. Ved å bruke LangGraph forbedrer studien påliteligheten og syntesen av hentet data for mer nøyaktige svar. Artikkelen gir detaljerte implementeringstrinn og retningslinjer, noe som gjør den til en praktisk ressurs for utrulling av avanserte RAG-systemer i bedriftsmiljøer. Denne tilnærmingen er ment å forbedre kontekstforståelsen og redusere skjevheter i RAG-resultater.

3. Optimalisering av RAG-teknikker for bilindustriens PDF-chatboter: En casestudie med lokalt distribuerte Ollama-modeller
   Publisert: 2024-08-12
   Artikkelen presenterer en casestudie om optimalisering av RAG-teknikker for offline PDF-chatboter i bilindustrien, med fokus på implementering av LLM-er i lokale miljøer med lav ytelse. Studien tar for seg utfordringene med å behandle komplekse bransjespesifikke dokumenter og forbedre evnen til informasjonsinnhenting og generering. Den viser vellykket bruk av optimaliserte RAG-teknikker for å lage effektive og pålitelige chatboter for industrielle miljøer, og fremhever potensialet for bedre informasjonsstyring i produksjonsinnstillinger. Funnene antyder betydelige forbedringer i chatbot-ytelse og brukertilfredshet gjennom tilpassede RAG-implementeringer.