Rag gegen Agentic Rag: Ein umfassender Leitfaden - Analytics Vidhya

Dieser Leitfaden untersucht die Entwicklung von der retrieval-generierten Generation (LAG) bis zu seinem anspruchsvolleren Gegenstück, Agentenlag. Wir werden uns mit ihren Funktionen, Unterschieden und praktischen Anwendungen befassen.

Lassen Sie uns zunächst klarstellen, was Lag ist. Es ist ein Rahmen, der große Sprachmodelle (LLMs) ermöglicht, relevante, aktuelle und kontextspezifische Informationen aus externen Quellen zuzugreifen und zu nutzen. Dies steht im Gegensatz zu LLMs, die ausschließlich zu ihrem vorgebreiteten Wissen arbeiten, das veraltet oder unvollständig sein kann, was zu Ungenauigkeiten führt.

Die Kernfunktionalität von Rag umfasst drei Schritte:

1. Abrufen (R): Lokalisierung relevanter Daten aus externen Datenbanken oder Wissensrepositories.
2. Augmentation (a): Integration dieser abgerufenen Daten in die Eingabeaufforderung des LLM.
3. Generation (G): Das LLM verwendet die angereicherte Aufforderung, um eine genauere und kontextbezogene Antwort zu generieren.

Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede zwischen der Verwendung von RAG und nicht der Verwendung:

Kategorie	Ohne Lappen	Mit Lappen
Genauigkeit	Anfällig für Ungenauigkeiten und Halluzinationen	Auf nachprüfbarer externer Quellen gegründet
Aktualität	Begrenzt auf vorgebildete Daten; potenziell veraltet	Zugriff auf Echtzeit-, aktuelle Informationen
Kontextklarheit	Kämpfe mit mehrdeutigen Fragen	Verbesserte Klarheit und Spezifität durch den Kontext
Anpassung	Begrenzt auf vorgebildete Daten	Anpassbar an benutzerspezifische Daten und private Quellen
Suchumfang	Auf internes Wissen beschränkt	Breite Suchfunktionen über mehrere Quellen hinweg
Zuverlässigkeit	Hohes Fehlerpotential	Verbesserte Zuverlässigkeit durch Quellenüberprüfung
Anwendungsfälle	Allzweckaufgaben	Dynamische, datenintensive Anwendungen
Transparenz	Mangel an Quellenzitat	Bietet klare Quellreferenzen

Lag steht jedoch vor Herausforderungen: Sicherstellung eines genauen kontextuellen Verständnisses, der Synthese von Informationen aus mehreren Quellen und der Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Relevanz im Maßstab.

Hier entsteht der Agentenlappen als fortschrittlichere Lösung. Agentic Rag führt einen "Agenten" ein, der den Abruf- und Generationsprozess intelligent verwaltet. Dieser Agent entscheidet, welche Ressourcen konsultieren sollen und seine Fähigkeit verbessern, komplexe, mehrstufige Aufgaben zu erledigen.

Agentic Rag nutzt verschiedene Agententypen, einschließlich Routing -Agenten (Anweisungen von Abfragen), Abfragedanamenten (zersetzen komplexe Abfragen) und React -Agenten (Kombination von Denken und Aktionen). Diese Agenten arbeiten gemeinsam daran, den gesamten Prozess zu optimieren.

Ein entscheidender Aspekt des Agentenlagers ist seine Fähigkeit, mehrstufige Argumentation zu bewältigen und sich an Echtzeitinformationen anzupassen. Dies steht im Gegensatz zu traditionellem Lappen, der typischerweise auf einstufige Abfragen beschränkt ist.

Die folgende Tabelle fasst die wichtigsten Unterschiede zwischen LAG und Agentic RAG zusammen:

Besonderheit	LAPPEN	Agentenlappen
Aufgabenkomplexität	Einfache Abfragen	Komplexe, mehrstufige Aufgaben
Entscheidungsfindung	Beschränkt	Autonome Entscheidungsfindung durch Agenten
Mehrstufige Argumentation	Einzelstufenfragen	Excels bei mehrstufiger Überlegungen
Schlüsselrolle	Kombiniert LLMs mit dem Abrufen	Intelligente Agenten organisieren den gesamten Prozess
Echtzeitdaten	Nicht von Natur aus fähig	Entworfen für Echtzeitdatenintegration
Kontextbewusstsein	Beschränkt	Hoher Kontextbewusstsein

Ein praktisches Beispiel für den Aufbau eines einfachen Lappensystems mit Langchain wird im Originaltext sowie ein fortschrittlicheres Beispiel unter Verwendung von IBMs Watsonx.ai und dem Granit-3.0-8B-Instrukturmodell enthalten. Diese Beispiele zeigen die Implementierung und die Fähigkeiten von RAG- und Agentenlappen.

Obwohl RAG die LLM -Leistung erheblich verbessert, ist Agentic RAG einen erheblichen Fortschritt, der komplexere, dynamische und kontextbezogene Anwendungen ermöglicht. Die Wahl zwischen ihnen hängt von der Komplexität der Aufgabe und der Notwendigkeit einer Echtzeit-Anpassungsfähigkeit ab. Agentic Rag ist die bevorzugte Wahl für ausgefeilte Aufgaben, die mehrstufige Argumentation und Echtzeitdatenintegration erfordern. Der FAQS -Abschnitt im Originaltext enthält weitere Klarstellung zu diesen Punkten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRag gegen Agentic Rag: Ein umfassender Leitfaden - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!