Entwicklung des Lags, Long Context LLMs zu Agentic Rag - Analytics Vidhya

In diesem Artikel wird die Entwicklung von KI-Modellen untersucht, wobei der Übergang von traditionellen LLMs zum Abrufen von Abrufgeneration (LAG) und schließlich Agentic Rag. Es unterstreicht die Einschränkungen traditioneller LLMs bei der Durchführung realer Aktionen und den Fortschritten, die von RAG und Agentic RAG bei der Bekämpfung dieser Einschränkungen angeboten werden.

Wichtige Fortschritte abgedeckt:

• Von LLMs bis RAG: Der Artikel beschreibt, wie Rag LLMs durch Integration externer Wissensbasis verbessert, was zu genaueren und kontextbezogenen Antworten führt. Es erläutert den Prozess des Abfragemanagements, des Informationsabrufs und der Reaktionsgenerierung innerhalb eines Lappensystems.

• Die Entstehung von Agentenlappen: Agentenlappen baut auf Lappen auf, indem eine autonome Entscheidungsschicht hinzugefügt wird. Auf diese Weise kann das System nicht nur Informationen abrufen, sondern auch strategisch geeignete Tools auswählen und verwenden, um Antworten zu optimieren und komplexe Aufgaben auszuführen.

• Verbesserungen der Lagentechnologie: Jüngste Fortschritte wie verbesserte Abrufalgorithmen, semantisches Zwischenspeichern und multimodale Integration werden diskutiert, wodurch die laufende Entwicklung in diesem Bereich vorgestellt wird.

• Vergleich von Lappen- und KI -Agenten: Ein klarer Vergleich unterstreicht die wichtigsten Unterschiede zwischen RAG (konzentriert sich auf Wissensvergrößerung) und KI -Agenten (konzentriert sich auf Aktion und Interaktion).

• Architekturale Unterschiede: Eine Tabelle bietet einen präzisen Vergleich der Architekturen von Long Context LLMs, Lappen und agentenlagern und betont ihre unterschiedlichen Komponenten und Fähigkeiten. Der Artikel erläutert die Vorteile von Long Context LLMs im Umgang mit umfangreichem Text und zeigt gleichzeitig die Kostenwirksamkeit von Rag hervor.

• Self-Route: Ein hybrider Ansatz: Der Artikel führt Selbstroute ein, ein Hybridsystem, das LLMs Rag und Long Context kombiniert, um ein Gleichgewicht zwischen Kosten und Leistung zu erreichen. Es wird dynamisch Abfragen zu RAG oder dem langen Kontext -LLM anhand der Komplexität weitergeleitet. Dies bietet eine praktische Lösung für verschiedene Abfragetypen.

Der Artikel schließt mit der Zusammenfassung der wichtigsten Unterschiede und Anwendungsfälle für jeden Modelltyp zusammen und betont, dass die optimale Auswahl von bestimmten Anwendungsanforderungen und Ressourcenbeschränkungen abhängt. In einem FAQ -Abschnitt wird die Schlüsselkonzepte weiter verdeutlicht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntwicklung des Lags, Long Context LLMs zu Agentic Rag - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!