Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
RAG — это сложная техника искусственного интеллекта, которая улучшает производительность языковых моделей путем извлечения актуальных документов или информации из внешних источников во время генерации текста; в отличие от традиционных языковых моделей, которые полагаются исключительно на внутренние обучающие данные, RAG использует информацию в реальном времени для предоставления более точных и контекстно значимых ответов.
Применения RAG
RAG широко используется в приложениях, где важна точная и контекстная генерация. Некоторые общие случаи использования включают:
- Поддержка клиентов: RAG предоставляет точные ответы, извлекая соответствующую информацию из руководств по продукту, ЧаВо или баз данных клиентов.
- Здравоохранение и исследования: RAG улучшает языковые модели для генерации идей, извлекая и ссылаясь на научные статьи или исследовательские наборы данных в медицинских или научных исследованиях.
- Чат-боты: Чат-боты, ориентированные на определенную область, могут значительно улучшиться с помощью RAG, обеспечивая, что ответы основаны на более широком наборе данных, чем тот, что использовался во время начального обучения.
Понимание агентов в искусственном интеллекте
Агенты в области искусственного интеллекта — это автономные сущности, которые выполняют действия от имени пользователей, специалистов или других систем, часто на основе полученных входных данных или целей. Эти агенты могут работать с разными уровнями независимости и интеллекта, что делает их подходящими для выполнения сложных задач принятия решений.
Типы агентов
- Реактивные агенты: Эти агенты действуют на основе текущего состояния среды, следуя заранее определенным правилам или реакциям. Они не сохраняют или не используют прошлый опыт.
- Когнитивные агенты: Когнитивные агенты более продвинуты и могут сохранять прошлый опыт, анализировать шаблоны и принимать решения на основе памяти. Их часто используют в системах, где важно извлекать уроки из предыдущих взаимодействий.
- Коллаборативные агенты: Эти агенты взаимодействуют с другими агентами или системами для достижения общей цели. Мультиагентные системы попадают под эту категорию, где несколько агентов сотрудничают, обмениваясь информацией или координируя действия.
Agentic RAG: Гибридный подход
Agentic RAG — это новый гибридный подход, который объединяет преимущества Retrieval-Augmented Generation и AI Agents. Эта структура улучшает генерацию и принятие решений путем интеграции динамических систем извлечения (RAG) с автономными агентами. В Agentic RAG ретриевер и генератор объединены и работают в мультиагентной среде, где агенты могут запрашивать конкретные куски информации и принимать решения на основе полученных данных.
Приложения Agentic RAG
Применения Agentic RAG выходят за рамки традиционного RAG или агентов:
- Динамическая генерация контента: Агенты могут динамически извлекать контент, соответствующий текущим беседам, что делает этот подход очень ценным в чат-ботах, виртуальных ассистентах и автоматизации обслуживания клиентов.
- Системы принятия решений в реальном времени: В сценариях, таких как анализ фондового рынка или диагностика здоровья, Agentic RAG может непрерывно обновлять данные и генерировать идеи, обеспечивая более точные решения в реальном времени.
- Мультиагентные совместные системы: Agentic RAG можно использовать в распределенных системах искусственного интеллекта, где несколько агентов должны сотрудничать над большими наборами данных или сложными запросами.
