Agentický RAG

Agentický RAG integruje inteligentných agentov do tradičných RAG systémov s cieľom zlepšiť vyhľadávanie informácií umožnením autonómnej analýzy dopytov a strategického rozhodovania. Používa sa na adaptívne odpovede v reálnom čase, automatizovanú podporu a vnútropodnikovú správu znalostí.

Čo je agentický RAG?

Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) je pokročilý rámec umelej inteligencie, ktorý integruje inteligentných agentov do tradičných RAG systémov. Tradičný RAG kombinuje veľké jazykové modely (LLM) s externými zdrojmi znalostí na zvýšenie presnosti odpovedí poskytovaním dodatočného kontextu pre LLM. Agentický RAG na tomto základe stavia tým, že umožňuje AI agentom autonómne analyzovať dopyty, robiť strategické rozhodnutia a vykonávať viacstupňové uvažovanie. Tento prístup umožňuje systémom zvládať zložité úlohy naprieč rôznorodými datasetmi a prináša dynamický a flexibilný prístup k vyhľadávaniu informácií.

Agent používa Document Retriever a rozhoduje, či je dokument relevantný k zadanému dopytu

Ako sa agentický RAG používa?

Agentický RAG sa primárne používa na zlepšenie efektivity a presnosti pri komplexných úlohách vyhľadávania informácií. Nasadením AI agentov prekonáva statické, pravidlové systémy a zavádza inteligentné, adaptívne rámce schopné plánovania a realizácie v reálnom čase. Títo agenti môžu využívať viaceré zdroje dát, externé nástroje a API na vyhľadávanie, hodnotenie a syntézu informácií, čím poskytujú komplexnejšie a kontextuálne odpovede.

Príklady použitia

Adaptívne odpovede na dopyty v reálnom čase

Agentický RAG zabezpečuje, že zamestnanci aj zákazníci dostávajú presné informácie bez zbytočného čakania, čím zvyšuje produktivitu efektívnou správou dát.

Automatizované podporné systémy

Poskytovaním rýchlych a presných odpovedí na otázky znižuje agentický RAG záťaž na ľudských agentov a zvyšuje efektivitu a rýchlosť reakcií.

Vnútropodniková správa znalostí

Agentický RAG zjednodušuje prístup k dôležitým informáciám vo vnútri organizácií a pomáha zamestnancom rýchlo a efektívne robiť informované rozhodnutia.

Podpora výskumu a inovácií

Systém pomáha syntetizovať a prezentovať relevantné dáta pre strategické iniciatívy a podporuje inovácie a výskumné aktivity.

Kľúčové vlastnosti agentického RAG

• Adaptívne uvažovanie: Využíva reasonera na interpretáciu zámeru používateľa, tvorbu strategických plánov vyhľadávania informácií a hodnotenie spoľahlivosti dátových zdrojov.
• Sieť spolupracujúcich agentov: Funguje ako sieť špecializovaných agentov, z ktorých každý dokáže spracovať rozsiahle a rôznorodé datasety.
• Dynamické plánovanie a realizácia: Schopnosť plánovať a optimalizovať procesy dopytov v reálnom čase, čo umožňuje efektívnejšie riešenie komplexných otázok.
• Inteligentná kontrola kvality: Agenti nielen vyhľadávajú dáta, ale ich aj hodnotia a overujú, aby zabezpečili presné a spoľahlivé výstupy.
• Integrácia externých nástrojov: Umožňuje agentom využívať rôzne externé nástroje a zdroje, čím zvyšuje možnosti získavania a spracovania informácií.

Stratégie implementácie

Jazykové modely s funkčným volaním

Agentické RAG systémy možno vybudovať pomocou jazykových modelov s možnosťou funkčného volania. Tento prístup umožňuje modelom pracovať s preddefinovanými nástrojmi, získavať a citovať webové zdroje, vykonávať kód a podobne.

Agentické frameworky

Frameworky ako FlowHunt, DSPy, LangChain a CrewAI poskytujú predpripravené šablóny a nástroje na jednoduchšiu výstavbu agentických RAG systémov. Tieto frameworky uľahčujú integráciu multiagentových systémov a externých zdrojov, čím zvyšujú adaptabilitu a efektivitu systému.

Prompt na hodnotenie dokumentov

Musíme dať agentovi nástroj, ktorý ohodnotí dokument nájdený v indexovaných dokumentoch. Tu je príklad promptu na klasifikáciu nájdeného dokumentu a rozhodnutie, či dokument odpovedá na otázku používateľa. Na základe tohto rozhodnutia môže agent prepísať svoj vyhľadávací prompt a hľadať znova.

Ste hodnotiteľ posudzujúci relevantnosť získaného dokumentu voči otázke používateľa.
---
Získaný dokument:
{context}
---

Otázka používateľa: {question}
---

Ak dokument obsahuje kľúčové slovo alebo sémantický význam súvisiaci s otázkou používateľa, ohodnoťte ho ako relevantný.
Dajte binárne skóre "yes" alebo "no", aby ste označili, či je dokument relevantný k otázke.

Budúce trendy

Agentický RAG sa ďalej vyvíja spolu s pokrokom AI technológií. Medzi trendy patrí multimodálne vyhľadávanie, viacjazyčné možnosti a zdokonalené spracovanie prirodzeného jazyka, čo buduje most medzi človekom a počítačom. Objavte jeho kľúčové aspekty, fungovanie a aplikácie už dnes! Tieto trendy sľubujú rozšírenie použiteľnosti a efektívnosti agentických RAG systémov naprieč rôznymi odvetviami.

Zhrnuté, agentický RAG predstavuje významný krok vpred v oblasti vyhľadávania informácií poháňaného umelou inteligenciou, ponúka sofistikovaný prístup k správe komplexných dopytov a zlepšuje rozhodovacie procesy. Jeho schopnosť adaptovať sa, uvažovať a využívať externé znalosti z neho robí mocný nástroj pre organizácie pracujúce s veľkým objemom dynamických informácií.

Významné práce o agentickom RAG

1. RAG-DDR: Optimalizácia Retrieval-Augmented Generation pomocou Differentiable Data Rewards
   Publikované: 2024-10-17
   Tento článok sa zaoberá optimalizáciou Retrieval-Augmented Generation (RAG) systémov na zníženie halucinácií vo veľkých jazykových modeloch (LLM) využitím metódy Differentiable Data Rewards (DDR). Štúdia zdôrazňuje limity tradičných metód supervised fine-tuningu (SFT), ktoré môžu viesť k pretrénovaniu RAG modulov a zanedbávaniu rôznych preferencií dát medzi agentmi. DDR metóda vylepšuje RAG systémy zosúladením preferencií dát a optimalizáciou agentov na lepšie výsledky, čo vedie k vyššej výkonnosti RAG systémov. Experimenty ukazujú výraznú efektívnosť DDR oproti SFT, najmä pre menšie LLM závislé od získaných znalostí. Výskum tiež dokazuje lepšiu schopnosť DDR zosúladiť preferencie dát medzi RAG modulmi, čím zvyšuje účinnosť generačného modulu pri extrakcii informácií a zmierňuje konflikty. Prečítať viac.

2. Štúdia o metóde implementácie agentového pokročilého RAG systému s využitím grafu
   Publikované: 2024-09-13
   Táto štúdia skúma vylepšenie znalostných QA systémov implementáciou pokročilého RAG systému s využitím grafových technológií a prekonáva limity existujúcich modelov. Výskum rieši nedostatky, ako je znižovanie presnosti a neschopnosť zahrnúť dáta v reálnom čase v tradičných RAG systémoch. Využitím LangGraph štúdia zvyšuje spoľahlivosť a syntézu získaných dát pre presnejšie odpovede. Dokument poskytuje detailné kroky implementácie a odporúčania, vďaka čomu je praktickým zdrojom pre nasadenie pokročilých RAG systémov v podnikovej sfére. Tento prístup je zameraný na zlepšenie kontextového porozumenia a znižovanie zaujatostí vo výstupoch RAG.

3. Optimalizácia RAG techník pre PDF chatboty v automobilovom priemysle: Prípadová štúdia s lokálne nasadenými modelmi Ollama
   Publikované: 2024-08-12
   Práca predstavuje prípadovú štúdiu optimalizácie RAG techník pre offline PDF chatboty v automobilovom priemysle, so zameraním na nasadzovanie LLM v nízko-výkonných lokálnych prostrediach. Štúdia sa zaoberá výzvami spracovania zložitých odvetvových dokumentov a zvyšovaním možností vyhľadávania a generovania informácií. Prezentuje úspešnú aplikáciu optimalizovaných RAG techník na vytvorenie efektívnych a spoľahlivých chatbotov pre priemyselné prostredia, čo podčiarkuje potenciál na zlepšenie správy informácií vo výrobnom sektore. Zistenia naznačujú výrazné zlepšenie výkonnosti chatbotov a spokojnosti používateľov vďaka prispôsobeným implementáciám RAG.