Agentowy RAG

Agentowy RAG integruje inteligentnych agentów z tradycyjnymi systemami RAG, aby usprawnić pozyskiwanie informacji poprzez umożliwienie autonomicznej analizy zapytań i strategicznego podejmowania decyzji. Jest wykorzystywany do adaptacyjnych odpowiedzi na zapytania w czasie rzeczywistym, zautomatyzowanej obsługi oraz zarządzania wiedzą wewnętrzną.

Czym jest agentowy RAG?

Agentowy Retrieval-Augmented Generation (RAG) to zaawansowana architektura AI, która integruje inteligentnych agentów z tradycyjnym systemem RAG. Klasyczny RAG łączy duże modele językowe (LLM) z zewnętrznymi źródłami wiedzy, zwiększając dokładność odpowiedzi dzięki dostarczaniu dodatkowego kontekstu do LLM. Agentowy RAG rozwija tę podstawę, umożliwiając agentom AI autonomiczną analizę zapytań, podejmowanie strategicznych decyzji oraz realizację wieloetapowego rozumowania. Takie podejście pozwala systemom zarządzać złożonymi zadaniami na różnorodnych zbiorach danych, wnosząc dynamiczne i elastyczne podejście do pozyskiwania informacji.

Agent wykorzystuje Document Retriever i decyduje, czy dokument jest istotny dla zapytania użytkownika

Jak wykorzystywany jest agentowy RAG?

Agentowy RAG jest wykorzystywany głównie do poprawy efektywności i dokładności złożonych zadań wyszukiwania informacji. Dzięki zastosowaniu agentów AI wykracza poza statyczne, oparte na regułach systemy, wprowadzając inteligentne, adaptacyjne środowiska zdolne do planowania i realizacji działań w czasie rzeczywistym. Agenci ci mogą korzystać z wielu źródeł danych, zewnętrznych narzędzi i API, by pozyskiwać, oceniać i syntetyzować informacje, zapewniając tym samym pełniejsze i bardziej kontekstowe odpowiedzi.

Przykłady zastosowań

Adaptacyjne odpowiedzi na zapytania w czasie rzeczywistym

Agentowy RAG zapewnia, że zarówno pracownicy, jak i klienci otrzymują dokładne informacje na czas, zwiększając produktywność dzięki efektywnemu zarządzaniu danymi.

Zautomatyzowane systemy wsparcia

Dostarczając szybkie i precyzyjne odpowiedzi na zapytania, agentowy RAG odciąża ludzkich konsultantów, poprawiając wydajność i skracając czas reakcji.

Zarządzanie wiedzą wewnętrzną

Agentowy RAG usprawnia dostęp do kluczowych informacji w organizacjach, pomagając pracownikom podejmować trafne decyzje szybko i skutecznie.

Wsparcie badań i innowacji

System pomaga w syntezie i prezentacji istotnych danych dla inicjatyw strategicznych, wspierając innowacyjność i działalność badawczą.

Kluczowe cechy agentowego RAG

• Adaptacyjne rozumowanie: Wykorzystuje reasonera do interpretowania intencji użytkownika, opracowywania strategii wyszukiwania informacji oraz oceny wiarygodności źródeł danych.
• Sieć współpracujących agentów: Działa jako sieć wyspecjalizowanych agentów, z których każdy jest biegły w obsłudze rozległych i różnorodnych zbiorów danych.
• Dynamiczne planowanie i realizacja: Pozwala na planowanie i optymalizację procesu zapytań w czasie rzeczywistym, umożliwiając skuteczniejsze radzenie sobie ze złożonymi zapytaniami.
• Inteligentna kontrola jakości: Agenci nie tylko pobierają dane, ale też oceniają i weryfikują informacje, aby zapewnić precyzyjne i wiarygodne wyniki.
• Integracja z narzędziami zewnętrznymi: Pozwala agentom korzystać z różnorodnych narzędzi i zasobów zewnętrznych, zwiększając możliwości pozyskiwania i przetwarzania informacji.

Strategie wdrożenia

Modele językowe z funkcją wywołań funkcji

Systemy agentowego RAG można budować z wykorzystaniem modeli językowych obsługujących wywołania funkcji. Takie podejście umożliwia modelom korzystanie z zdefiniowanych narzędzi, dzięki którym mogą uzyskiwać i cytować zasoby internetowe, wykonywać kod i wiele więcej.

Frameworki agentowe

Frameworki takie jak FlowHunt, DSPy, LangChain czy CrewAI oferują gotowe szablony i narzędzia upraszczające budowę systemów agentowego RAG. Umożliwiają one integrację wieloagentowych środowisk oraz zasobów zewnętrznych, zwiększając adaptacyjność i efektywność systemu.

Prompt do oceny dokumentu

Musimy wyposażyć agenta w narzędzie, które oceni dokument znaleziony w zindeksowanych dokumentach. Oto przykładowy prompt do klasyfikacji znalezionego dokumentu i decyzji, czy odpowiada on na pytanie użytkownika. Na podstawie tej decyzji agent może zmodyfikować swoje zapytanie i wyszukać ponownie.

Jesteś oceniającym, który sprawdza, czy pobrany dokument jest istotny dla pytania użytkownika.
---
Pobrany dokument:
{context}
---

Pytanie użytkownika: {question}
---

Jeśli dokument zawiera słowo kluczowe lub znaczenie semantyczne powiązane z pytaniem użytkownika, oceń go jako istotny.
Przyznaj ocenę binarną 'yes' lub 'no', aby wskazać, czy dokument jest istotny dla pytania.

Przyszłe trendy

Agentowy RAG nieustannie się rozwija wraz z postępami w technologiach AI. Trendy obejmują wyszukiwanie multimodalne, możliwości międzyjęzykowe oraz ulepszone przetwarzanie języka naturalnego, które zbliżają interakcję człowiek-komputer. Poznaj dziś kluczowe aspekty, mechanizmy działania i zastosowania agentowego RAG – rozwiązania te obiecują znacząco rozszerzyć zakres i skuteczność agentowych systemów RAG w różnych branżach.

Podsumowując, agentowy RAG to znaczący krok naprzód w AI wspierającym pozyskiwanie informacji, oferujący zaawansowane podejście do obsługi złożonych zapytań i usprawniający procesy decyzyjne. Jego zdolność do adaptacji, rozumowania i korzystania z wiedzy zewnętrznej czyni go potężnym narzędziem dla organizacji zarządzających dużymi, dynamicznymi zasobami informacyjnymi.

Ważne publikacje o agentowym RAG

1. RAG-DDR: Optymalizacja Retrieval-Augmented Generation za pomocą Differentiable Data Rewards
   Data publikacji: 2024-10-17
   Artykuł omawia optymalizację systemów Retrieval-Augmented Generation (RAG) w celu ograniczenia halucynacji w dużych modelach językowych (LLM) poprzez zastosowanie metody Differentiable Data Rewards (DDR). Badanie wskazuje na ograniczenia tradycyjnych metod fine-tuningu nadzorowanego (SFT), które mogą prowadzić do przeuczenia i pominięcia różnych preferencji danych między agentami. Metoda DDR poprawia systemy RAG, dopasowując preferencje danych i optymalizując pracę agentów, co skutkuje lepszymi wynikami i ogólną poprawą wydajności. Eksperymenty pokazują znaczącą przewagę DDR nad SFT, zwłaszcza w przypadku mniejszych LLM zależnych od pobieranej wiedzy. Badania pokazują także, że DDR skuteczniej dopasowuje preferencje między modułami RAG, zwiększając skuteczność modułu generującego w ekstrakcji informacji i ograniczając konflikty. Czytaj więcej.

2. Badania nad metodą wdrożenia zaawansowanego systemu agentowego RAG z użyciem grafów
   Data publikacji: 2024-09-13
   Praca analizuje rozwój systemów QA opartych na wiedzy poprzez wdrożenie zaawansowanego RAG z wykorzystaniem technologii grafowych, pokonując ograniczenia dotychczasowych modeli. Badanie porusza kwestie takie jak spadek dokładności czy brak możliwości uwzględniania danych w czasie rzeczywistym w tradycyjnych systemach RAG. Dzięki zastosowaniu LangGraph, badanie poprawia wiarygodność i syntezę pozyskanych danych, zapewniając dokładniejsze odpowiedzi. Artykuł zawiera szczegółowe kroki wdrożenia i wskazówki, stanowiąc praktyczne źródło wiedzy dla wdrażających zaawansowane systemy RAG w środowiskach korporacyjnych. Podejście to ma na celu poprawę rozumienia kontekstu i ograniczenie błędów w odpowiedziach RAG.

3. Optymalizacja technik RAG dla chatbotów PDF w branży motoryzacyjnej: Studium przypadku z lokalnie wdrożonymi modelami Ollama
   Data publikacji: 2024-08-12
   Artykuł prezentuje studium przypadku optymalizacji technik RAG dla offline’owych chatbotów PDF w branży motoryzacyjnej, koncentrując się na wdrażaniu LLM na niskowydajnych środowiskach lokalnych. Badanie porusza wyzwania związane z przetwarzaniem złożonych dokumentów branżowych oraz poprawą możliwości pobierania i generowania informacji. Pokazuje skuteczne zastosowanie zoptymalizowanych technik RAG do budowy wydajnych i niezawodnych chatbotów przemysłowych, wskazując na potencjał poprawy zarządzania wiedzą w środowiskach produkcyjnych. Wnioski sugerują istotne usprawnienia wydajności i satysfakcji użytkowników dzięki dostosowanym implementacjom RAG.