Agentic RAG

Agentic RAG combină agenți inteligenți cu sisteme de Generare Augmentată prin Recuperare, permițând raționament autonom și gestionarea interogărilor multi-pas pentru recuperare avansată a informațiilor.

Agentic RAG integrează agenți inteligenți în sistemele RAG tradiționale pentru a îmbunătăți recuperarea informațiilor prin analiză autonomă a interogărilor și luare de decizii strategice. Este folosit pentru răspunsuri adaptive în timp real la interogări, suport automatizat și management intern al cunoștințelor.

Ce este Agentic RAG?

Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) este un cadru AI avansat care integrează agenți inteligenți în sistemul RAG tradițional. RAG-ul tradițional combină modele lingvistice mari (LLM) cu surse de cunoaștere externe pentru a îmbunătăți acuratețea răspunsurilor, oferind context suplimentar LLM-ului. Agentic RAG construiește pe această fundație, permițând agenților AI să analizeze autonom interogările, să ia decizii strategice și să efectueze raționamente multi-pas. Această abordare permite sistemelor să gestioneze sarcini complexe pe seturi de date diverse, aducând o abordare dinamică și flexibilă în recuperarea informațiilor.

Agent use Document Retriever and decides if the document is relevant to the input query

Agentul folosește Document Retriever și decide dacă documentul este relevant pentru interogarea introdusă

Cum este folosit Agentic RAG?

Agentic RAG este utilizat în principal pentru a îmbunătăți eficiența și acuratețea sarcinilor complexe de recuperare a informațiilor. Prin folosirea agenților AI, depășește sistemele statice, bazate pe reguli, introducând cadre inteligente și adaptive capabile de planificare și execuție în timp real. Acești agenți pot utiliza mai multe surse de date, instrumente externe și API-uri pentru a recupera, evalua și sintetiza informațiile, oferind astfel răspunsuri mai cuprinzătoare și conștiente de context.

Cazuri de utilizare

Răspunsuri adaptive la interogări în timp real

Agentic RAG asigură ca atât angajații, cât și clienții să primească rapid informații precise, crescând productivitatea prin gestionarea eficientă a datelor.

Sisteme automate de suport

Prin furnizarea de răspunsuri rapide și precise la întrebări, Agentic RAG reduce volumul de muncă al agenților umani, rezultând eficiență și timpi de răspuns îmbunătățiți.

Management intern al cunoștințelor

Agentic RAG eficientizează accesul la informații esențiale în cadrul organizațiilor, ajutând angajații să ia decizii informate rapid și eficient.

Suport pentru cercetare și inovație

Sistemul ajută la sintetizarea și prezentarea datelor relevante pentru inițiative strategice, sprijinind eforturile de inovare și cercetare.

Caracteristici cheie ale Agentic RAG

  • Raționament adaptiv: Utilizează un agent raționator pentru a interpreta intenția utilizatorului, a dezvolta planuri strategice pentru recuperarea informațiilor și a evalua fiabilitatea surselor de date.
  • Rețea colaborativă de agenți: Funcționează ca o rețea de agenți specializați, fiecare abilitat să gestioneze seturi de date extinse și diverse.
  • Planificare și execuție dinamică: Capabil de planificare și optimizare în timp real a proceselor de interogare, permițând gestionarea mai eficientă a interogărilor complexe.
  • Control inteligent al calității: Agenții nu doar recuperează date, ci și evaluează și verifică informațiile pentru a asigura rezultate precise și de încredere.
  • Integrare cu instrumente externe: Permite agenților să utilizeze o varietate de instrumente și resurse externe, îmbunătățind capacitățile de colectare și procesare a informațiilor.

Strategii de implementare

Modele lingvistice cu funcționalitate de apelare a funcțiilor

Sistemele Agentic RAG pot fi construite utilizând modele lingvistice cu capabilități de apelare a funcțiilor. Această abordare permite modelelor să interacționeze cu instrumente predefinite, oferindu-le acces la resurse web, posibilitatea de a executa cod și altele.

Framework-uri pentru agenți

Framework-uri precum FlowHunt, DSPy, LangChain și CrewAI oferă șabloane predefinite și instrumente pentru a simplifica construirea sistemelor Agentic RAG. Aceste framework-uri facilitează integrarea sistemelor multi-agent și a resurselor externe, crescând adaptabilitatea și eficiența sistemului.

Prompt pentru evaluarea documentelor

Trebuie să oferim agentului un instrument care să evalueze documentul găsit în Documentele indexate. Iată un exemplu de prompt pentru clasificarea documentului găsit și decizia dacă documentul răspunde la întrebarea utilizatorului. Pe baza acestei decizii, Agentul își poate rescrie promptul de căutare și căuta din nou.

Ești un evaluator care apreciază relevanța unui document recuperat față de întrebarea unui utilizator.
---
Document recuperat:
{context}
---

Întrebarea utilizatorului: {question}
---

Dacă documentul conține cuvinte-cheie sau semnificație semantică legată de întrebarea utilizatorului, notează-l ca relevant.
Acordă un scor binar 'da' sau 'nu' pentru a indica dacă documentul este relevant pentru întrebare.

Tendințe viitoare

Agentic RAG continuă să evolueze odată cu avansul tehnologiilor AI. Tendințele includ recuperarea multi-modală, capabilități cross-linguale și procesare avansată a limbajului natural, care facilitează interacțiunea om-computer. Descoperă astăzi aspectele sale cheie, modul de funcționare și aplicațiile sale! Acestea promit să extindă aplicabilitatea și eficacitatea sistemelor Agentic RAG în diverse industrii.

În concluzie, Agentic RAG reprezintă un salt înainte în recuperarea informațiilor bazată pe AI, oferind o abordare sofisticată pentru gestionarea interogărilor complexe și îmbunătățirea proceselor decizionale. Capacitatea sa de a se adapta, raționa și utiliza cunoștințe externe îl poziționează ca un instrument puternic pentru organizațiile care gestionează volume mari de informații dinamice.

Lucrări notabile despre Agentic RAG

  1. RAG-DDR: Optimizarea Generării Augmentate prin Recuperare folosind Recompense de Date Diferentiabile
    Publicat: 2024-10-17
    Această lucrare discută optimizarea sistemelor de Generare Augmentată prin Recuperare (RAG) pentru reducerea halucinațiilor în Modelele Lingvistice Mari (LLM) prin utilizarea unei metode de Recompense de Date Diferentiabile (DDR). Studiul evidențiază limitările metodelor tradiționale de fine-tuning supravegheat (SFT), care pot cauza suprainstruirea modulelor RAG și neglijarea preferințelor variate de date între agenți. Metoda DDR îmbunătățește sistemele RAG prin alinierea preferințelor de date și optimizarea agenților pentru rezultate mai bune, îmbunătățind în final performanța sistemelor RAG. Experimentele arată eficacitatea semnificativă a DDR față de SFT, în special pentru LLM-urile de scară mică dependente de cunoștințele recuperate. Cercetarea demonstrează și abilitatea superioară a DDR de a alinia preferințele de date între modulele RAG, sporind eficiența modulului de generare în extragerea informațiilor și reducând conflictele. Citește mai mult.

  2. Studiu privind metoda de implementare a unui sistem RAG avansat bazat pe agenți folosind Graph
    Publicat: 2024-09-13
    Acest studiu explorează îmbunătățirea sistemelor de întrebări-răspunsuri bazate pe cunoștințe prin implementarea unui sistem RAG avansat utilizând tehnologia Graph, depășind limitările modelelor existente. Cercetarea abordează probleme precum degradarea acurateței și imposibilitatea de a integra date în timp real în sistemele RAG tradiționale. Prin utilizarea LangGraph, studiul îmbunătățește fiabilitatea și sinteza datelor recuperate pentru răspunsuri mai precise. Lucrarea oferă pași detaliați de implementare și ghiduri, fiind o resursă practică pentru implementarea sistemelor RAG avansate în mediul corporativ. Această abordare are ca scop îmbunătățirea înțelegerii contextuale și reducerea erorilor de tip bias în rezultatele RAG.

  3. Optimizarea tehnicilor RAG pentru chatbot-uri PDF din industria auto: Studiu de caz cu modele Ollama rulate local
    Publicat: 2024-08-12
    Lucrarea prezintă un studiu de caz privind optimizarea tehnicilor RAG pentru chatbot-uri PDF offline din industria auto, cu accent pe implementarea LLM-urilor în medii locale cu resurse reduse. Studiul abordează provocările procesării documentației industriale complexe și creșterea capacității de recuperare și generare a informațiilor. Prezintă aplicarea cu succes a tehnicilor RAG optimizate pentru dezvoltarea de chatbot-uri eficiente și de încredere în mediile industriale, evidențiind potențialul de îmbunătățire a managementului informației în producție. Concluziile sugerează îmbunătățiri semnificative în performanța chatbot-urilor și satisfacția utilizatorilor prin implementări RAG adaptate.

Întrebări frecvente

Ce este Agentic RAG?

Agentic RAG este un cadru AI avansat care integrează agenți inteligenți în sistemele tradiționale de Generare Augmentată prin Recuperare, permițând analiza autonomă a interogărilor, luarea deciziilor strategice și raționamentul adaptiv, multi-pas pentru o recuperare îmbunătățită a informațiilor.

Cum îmbunătățește Agentic RAG recuperarea informațiilor?

Agentic RAG utilizează agenți AI pentru a analiza autonom interogările, a planifica pașii de recuperare, a evalua fiabilitatea surselor de date și a sintetiza informațiile, rezultând răspunsuri mai precise, conștiente de context și mai cuprinzătoare decât sistemele statice bazate pe reguli.

Care sunt cazurile tipice de utilizare pentru Agentic RAG?

Cazurile comune de utilizare includ răspunsuri adaptive în timp real la interogări, sisteme automate de suport, management intern al cunoștințelor și suport pentru cercetare și inovație în diverse industrii.

Ce framework-uri pot fi folosite pentru a construi sisteme Agentic RAG?

Framework-uri precum FlowHunt, DSPy, LangChain și CrewAI oferă șabloane predefinite și instrumente pentru construirea sistemelor Agentic RAG, facilitând integrarea rețelelor multi-agent și a resurselor externe.

Care sunt tendințele viitoare în Agentic RAG?

Tendințele emergente includ recuperarea multi-modală, capabilități cross-linguale și procesare avansată a limbajului natural, extinzând aplicabilitatea și eficacitatea sistemelor Agentic RAG în diverse industrii.

Încearcă soluțiile Agentic RAG de la FlowHunt

Experimentează puterea RAG agentic pentru o recuperare a informațiilor mai inteligentă, adaptivă și suport automatizat. Creează-ți propriile fluxuri AI astăzi.

Află mai multe

Generare Augmentată prin Recuperare (RAG)
Generare Augmentată prin Recuperare (RAG)

Generare Augmentată prin Recuperare (RAG)

Generarea Augmentată prin Recuperare (RAG) este un cadru AI avansat care combină sistemele tradiționale de recuperare a informațiilor cu modele generative mari ...

4 min citire
RAG AI +4
Întrebări și răspunsuri
Întrebări și răspunsuri

Întrebări și răspunsuri

Întrebările și răspunsurile cu Generare Augmentată prin Regăsire (RAG) combină regăsirea informațiilor și generarea de limbaj natural pentru a îmbunătăți modele...

6 min citire
AI Question Answering +4