Ретриевал-увеличенное поколение (RAG)
Ретриевал-увеличенное поколение (RAG) – это стратегия, которая улучшает эффективность приложений на основе больших языковых моделей (LLM), используя специальные данные. Она позволяет использовать текущие LLM без необходимости значительной переобучения, обеспечивает актуальность информации и повышает доверие пользователей к контенту, предоставляя точные сведения об источниках.
Агентное RAG
Агентное RAG расширяет возможности традиционного RAG, добавляя автономных агентов, которые обеспечивают новый уровень интеллекта и принятия решений. Они обладают контекстным пониманием, используют интеллектуальные методы извлечения и оркестрируют множество агентов для обеспечения точности и контекстной релевантности информации.
Архитектура агентного RAG
Центральным элементом архитектуры агентного RAG является агент, который управляет группой специализированных инструментов, подключенных к различным источникам данных. Мета-агент управляет взаимодействием между различными агентами, обеспечивая интеллектуальное рассуждение, контекстное понимание и верификацию после генерации.
Применение агентного RAG
Агентное RAG может быть применено в области обслуживания клиентов, развития искусственного интеллекта, создания контента, образования, медицины, юриспруденции и регулирования. Оно позволяет улучшить коммуникацию с клиентами, создать контекстно-адаптированный контент, персонализировать образовательный опыт, принимать информированные решения в медицине, а также собирать и анализировать юридическую информацию.
Вызовы
Основные вызовы включают курирование и качество данных, масштабируемость и эффективность, интерпретируемость и объяснимость, безопасность и конфиденциальность, а также этические соображения.
Заключение
Агентное RAG представляет собой значительный прорыв в области искусственного интеллекта, способное интеллектуально и контекстно отвечать на сложные запросы. Оно открывает новые возможности для бизнеса, способствуя трансформации способов использования и взаимодействия с информацией.
