Agentic RAG kết hợp các agent thông minh với hệ thống Retrieval-Augmented Generation, cho phép lý luận tự động và xử lý truy vấn nhiều bước cho truy xuất thông tin nâng cao.
Agentic RAG tích hợp các agent thông minh vào hệ thống RAG truyền thống nhằm tăng cường truy xuất thông tin bằng cách cho phép phân tích truy vấn tự động và ra quyết định chiến lược. Nó được sử dụng cho phản hồi truy vấn thích ứng theo thời gian thực, hỗ trợ tự động hóa và quản lý tri thức nội bộ.
Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một khung AI tiên tiến tích hợp các agent thông minh vào hệ thống RAG truyền thống. RAG truyền thống kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với nguồn tri thức bên ngoài để tăng độ chính xác của phản hồi thông qua việc cung cấp ngữ cảnh bổ sung cho LLM. Agentic RAG xây dựng trên nền tảng này bằng cách cho phép các agent AI tự động phân tích truy vấn, ra quyết định chiến lược và thực hiện lý luận nhiều bước. Cách tiếp cận này giúp hệ thống xử lý các nhiệm vụ phức tạp trên nhiều tập dữ liệu đa dạng, mang lại một phương pháp động và linh hoạt cho việc truy xuất thông tin.
Agent sử dụng Document Retriever và quyết định liệu tài liệu có liên quan đến truy vấn đầu vào hay không
Agentic RAG chủ yếu được sử dụng để cải thiện hiệu quả và độ chính xác của các nhiệm vụ truy xuất thông tin phức tạp. Bằng cách sử dụng các agent AI, nó vượt qua các hệ thống dựa trên quy tắc tĩnh, tạo ra những framework thông minh, thích ứng với khả năng lập kế hoạch và thực thi theo thời gian thực. Các agent này có thể tận dụng nhiều nguồn dữ liệu, công cụ và API bên ngoài để truy xuất, đánh giá và tổng hợp thông tin, từ đó cung cấp câu trả lời toàn diện và có ngữ cảnh hơn.
Agentic RAG đảm bảo cả nhân viên và khách hàng đều nhận được thông tin chính xác, kịp thời, nâng cao năng suất thông qua quản lý dữ liệu hiệu quả.
Bằng cách cung cấp câu trả lời nhanh và chính xác cho các câu hỏi, agentic RAG giảm tải cho nhân viên hỗ trợ, từ đó nâng cao hiệu quả và rút ngắn thời gian phản hồi.
Agentic RAG tối ưu hóa việc truy cập thông tin quan trọng trong tổ chức, hỗ trợ nhân viên ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả.
Hệ thống hỗ trợ tổng hợp và trình bày dữ liệu liên quan cho các sáng kiến chiến lược, góp phần thúc đẩy đổi mới và nghiên cứu.
Hệ thống Agentic RAG có thể xây dựng bằng mô hình ngôn ngữ có khả năng gọi hàm. Cách tiếp cận này cho phép mô hình tương tác với các công cụ được xác định trước, truy cập và trích dẫn tài nguyên web, thực thi mã, v.v.
Các framework như FlowHunt, DSPy, LangChain và CrewAI cung cấp mẫu dựng sẵn, công cụ để đơn giản hóa việc xây dựng hệ thống agentic RAG. Những framework này tạo điều kiện tích hợp hệ thống multi-agent và tài nguyên bên ngoài, nâng cao khả năng thích ứng và hiệu quả của hệ thống.
Chúng ta cần cung cấp cho agent một công cụ để đánh giá tài liệu tìm thấy trong các Documents đã được index. Dưới đây là prompt ví dụ để phân loại tài liệu vừa tìm và quyết định liệu tài liệu đó trả lời được câu hỏi của người dùng hay không. Dựa trên quyết định này, Agent có thể viết lại prompt tìm kiếm và tìm lại.
Bạn là một người đánh giá mức độ liên quan của tài liệu truy xuất so với câu hỏi người dùng.
---
Tài liệu đã truy xuất:
{context}
---
Câu hỏi người dùng: {question}
---
Nếu tài liệu chứa từ khóa hoặc ý nghĩa liên quan đến câu hỏi người dùng, hãy đánh giá là liên quan.
Đưa ra điểm nhị phân 'yes' hoặc 'no' để chỉ định tài liệu có liên quan đến câu hỏi hay không.
Agentic RAG tiếp tục phát triển cùng các tiến bộ công nghệ AI. Xu hướng bao gồm truy xuất đa phương thức, khả năng đa ngôn ngữ và xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao, giúp kết nối tương tác người - máy. Khám phá các khía cạnh chính, nguyên lý hoạt động và ứng dụng của nó ngay hôm nay!"), những điều này hứa hẹn mở rộng phạm vi ứng dụng và hiệu quả của hệ thống agentic RAG trên nhiều ngành nghề.
Tóm lại, agentic RAG đại diện cho một bước tiến vượt bậc trong truy xuất thông tin dựa trên AI, mang lại phương pháp tinh vi để quản lý truy vấn phức tạp và tăng cường quy trình ra quyết định. Khả năng thích ứng, lý luận và tận dụng tri thức bên ngoài giúp nó trở thành công cụ mạnh mẽ cho các tổ chức cần xử lý môi trường thông tin lớn, động.
RAG-DDR: Tối ưu hóa Retrieval-Augmented Generation bằng Differentiable Data Rewards
Công bố: 2024-10-17
Bài báo này thảo luận về việc tối ưu hóa hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) để giảm hiện tượng ảo giác trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng phương pháp Differentiable Data Rewards (DDR). Nghiên cứu chỉ ra hạn chế của phương pháp tinh chỉnh có giám sát truyền thống (SFT), vốn có thể gây quá khớp và bỏ qua sự khác biệt về sở thích dữ liệu giữa các agent. Phương pháp DDR nâng cao hệ thống RAG bằng cách điều chỉnh sở thích dữ liệu và tối ưu hóa các agent để cho ra kết quả tốt hơn, cải thiện hiệu suất hệ thống RAG. Thí nghiệm cho thấy DDR hiệu quả vượt trội so với SFT, đặc biệt với các LLM quy mô nhỏ phụ thuộc vào tri thức truy xuất. Nghiên cứu cũng chứng minh khả năng vượt trội của DDR trong đồng bộ hóa sở thích dữ liệu giữa các module RAG, nâng cao hiệu quả module sinh trong truy xuất thông tin và giảm xung đột. Đọc thêm.
Nghiên cứu phương pháp triển khai hệ thống RAG tiên tiến dựa trên agent sử dụng Graph
Công bố: 2024-09-13
Nghiên cứu này khám phá việc nâng cao hệ thống hỏi đáp dựa trên tri thức bằng cách triển khai hệ thống RAG tiên tiến sử dụng công nghệ Graph, vượt qua các giới hạn của mô hình hiện tại. Nghiên cứu giải quyết các vấn đề như giảm độ chính xác và không thể tích hợp dữ liệu thời gian thực ở hệ thống RAG truyền thống. Thông qua LangGraph, nghiên cứu nâng cao độ tin cậy và tổng hợp dữ liệu truy xuất để có phản hồi chính xác hơn. Bài báo cung cấp các bước triển khai chi tiết và hướng dẫn, là tài liệu thực tiễn cho việc ứng dụng hệ thống RAG nâng cao trong môi trường doanh nghiệp. Cách tiếp cận này hướng tới việc nâng cao hiểu ngữ cảnh và giảm thiên lệch trong kết quả RAG.
Tối ưu hóa kỹ thuật RAG cho chatbot tài liệu PDF ngành ô tô: Nghiên cứu điển hình với mô hình Ollama triển khai cục bộ
Công bố: 2024-08-12
Bài báo trình bày nghiên cứu điển hình về tối ưu hóa kỹ thuật RAG cho chatbot PDF offline trong ngành công nghiệp ô tô, tập trung vào triển khai các LLM trong môi trường cục bộ hiệu suất thấp. Nghiên cứu giải quyết thách thức xử lý tài liệu chuyên ngành phức tạp và nâng cao khả năng truy xuất, sinh thông tin. Bài báo cho thấy ứng dụng thành công các kỹ thuật RAG tối ưu trong xây dựng chatbot hiệu quả, đáng tin cậy cho môi trường công nghiệp, nhấn mạnh tiềm năng cải thiện quản lý thông tin trong sản xuất. Kết quả cho thấy những cải thiện đáng kể về hiệu suất và sự hài lòng người dùng nhờ các phương pháp RAG phù hợp.
Agentic RAG là một khung AI tiên tiến tích hợp các agent thông minh vào hệ thống Retrieval-Augmented Generation truyền thống, cho phép phân tích truy vấn tự động, ra quyết định chiến lược và lý luận nhiều bước thích ứng nhằm nâng cao truy xuất thông tin.
Agentic RAG sử dụng các agent AI để tự động phân tích truy vấn, lập kế hoạch các bước truy xuất, đánh giá độ tin cậy nguồn dữ liệu và tổng hợp thông tin, từ đó mang lại câu trả lời chính xác, có ngữ cảnh và toàn diện hơn so với hệ thống dựa trên quy tắc tĩnh.
Các ứng dụng phổ biến bao gồm phản hồi truy vấn thích ứng theo thời gian thực, hệ thống hỗ trợ tự động, quản lý tri thức nội bộ và hỗ trợ nghiên cứu, đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Các framework như FlowHunt, DSPy, LangChain và CrewAI cung cấp mẫu dựng sẵn và công cụ để xây dựng hệ thống agentic RAG, tạo điều kiện tích hợp mạng lưới multi-agent và tài nguyên bên ngoài.
Các xu hướng mới nổi bao gồm truy xuất đa phương tiện, khả năng đa ngôn ngữ và xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao, mở rộng phạm vi ứng dụng và hiệu quả của hệ thống agentic RAG trong nhiều ngành nghề.
Trải nghiệm sức mạnh của agentic RAG để truy xuất thông tin thông minh, thích ứng và tự động hóa hỗ trợ. Xây dựng quy trình AI của riêng bạn ngay hôm nay.
Khám phá những điểm khác biệt chính giữa Tạo sinh kết hợp truy hồi (RAG) và Tạo sinh kết hợp bộ nhớ đệm (CAG) trong AI. Tìm hiểu cách RAG truy xuất thông tin th...
Trả lời câu hỏi với Retrieval-Augmented Generation (RAG) kết hợp truy xuất thông tin và sinh ngôn ngữ tự nhiên để nâng cao các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) bằng ...
Tạo sinh kết hợp truy xuất (RAG) là một khuôn khổ AI tiên tiến kết hợp các hệ thống truy xuất thông tin truyền thống với các mô hình ngôn ngữ lớn sinh sinh (LLM...
