Bauen von Multi-Dokument-Agenten-Lappen mit Lamaindex

Einführung

Im sich schnell entwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz wird die Fähigkeit, große Mengen an Informationen zu verarbeiten und zu verstehen, immer wichtiger. Geben Sie einen Multi-Dokument-Agenten-Lappen ein-ein leistungsstarker Ansatz, der die Abruf-Generation (RAG) mit agentenbasierten Systemen kombiniert, um KI zu erstellen, die über mehrere Dokumente hinweg in den Bereichen Dokumente begründen können. Dieser Leitfaden führt Sie durch das Konzept, die Implementierung und das Potenzial dieser aufregenden Technologie.

Lernziele

• Verstehen Sie die Grundlagen von Multi-Dokument-Agenten-Lappensystemen und deren Architektur.
• Erfahren Sie, wie Einbettung und agentenbasierte Argumentation die Fähigkeit der KI verbessern, kontextuell genaue Antworten zu generieren.
• Erforschen Sie fortgeschrittene Abrufmechanismen, die die Informationsextraktion in wissensintensiven Anwendungen verbessern.
• Gewinnen Sie Einblicke in die Anwendungen von Multi-Dokument-Agenten-Lappen in komplexen Bereichen wie Forschung und Rechtsanalyse.
• Entwickeln Sie die Fähigkeit zur Bewertung der Wirksamkeit von Lappensystemen in der Generierung und -analyse von AI-gesteuerten Inhalten.

Dieser Artikel wurde als Teil des Data Science -Blogathons veröffentlicht.

Inhaltsverzeichnis

• Verständnis von Lappen- und Multi-Dokument-Agenten
• Warum ist Multi-Dokument-Agenten-Lappen ein Spielveränderer?
• Schlüsselstärken von Multi-Dokument-Agenten-Lappensystemen
• Bausteine ​​von Multi-Dokument-Agenten-Lappen
• Implementierung eines grundlegenden Multi-Dokument-Agenten-Lappen
  • Schritt 1: Installation der erforderlichen Bibliotheken
  • Schritt 2: Einrichten von API -Schlüssel und Umgebungsvariablen
  • Schritt 3: Dokumente herunterladen
  • Schritt 4: Erstellen von Vektor- und Zusammenfassungswerkzeugen
  • Schritt 5: Erstellen des Agenten
  • Schritt6: Analyse der Antworten des Agenten
  • Erklärung der Wechselwirkung des Agenten mit Longlora -Papieren
  • Erläuterung des Verhaltens des Agenten: Zusammenfassung von Selbstschnell und Longlora
• Herausforderungen und Überlegungen
• Häufig gestellte Fragen

Verständnis von Lappen- und Multi-Dokument-Agenten

ARRAMALE-AUFGENDEGERGENDE (RAG) ist eine Technik, die Sprachmodelle verbessert, indem sie externes Wissen aufnehmen und verwenden. Anstatt sich ausschließlich auf ihre geschulten Parameter zu verlassen, können Lappenmodelle relevante Informationen von einer Wissensbasis abrufen, um genauere und fundierte Antworten zu generieren.

Multi-Dokument-Agenten-Lappen führt dieses Konzept weiter, indem ein KI-Agent gleichzeitig mit mehreren Dokumenten arbeiten kann. Dieser Ansatz ist besonders wertvoll für Aufgaben, bei denen Informationen aus verschiedenen Quellen wie akademische Forschung, Marktanalyse oder Überprüfung des juristischen Dokuments erforderlich sind.

Warum ist Multi-Dokument-Agenten-Lappen ein Spielveränderer?

Lassen Sie uns verstehen, warum Multi-Dokument-Agenten-Lappen ein Spielveränderer sind.

• Schlauerteres Verständnis des Kontextes : Stellen Sie sich vor, Sie haben einen super-schlechten Assistenten, der nicht nur ein Buch, sondern auch eine ganze Bibliothek, um Ihre Frage zu beantworten. Das ist es, was ein verbessertes kontextbezogenes Verständnis bedeutet. Durch die Analyse mehrerer Dokumente kann die KI ein vollständigeres Bild zusammenfügen, um Antworten zu geben, die das große Bild wirklich erfassen.
• Genauigkeit für knifflige Aufgaben erhöhen : Wir haben alle "Connect the Dots" als Kinder gespielt. Multi-Dokument-Agenten-Lappen macht etwas Ähnliches, aber mit Informationen. Durch die Verbindung von Fakten aus verschiedenen Quellen kann es komplexe Probleme mit größerer Präzision angehen. Dies bedeutet zuverlässigere Antworten, insbesondere im Umgang mit komplizierten Themen.
• Umgang mit Informationen wie ein Profi : In der heutigen Welt ertrinken wir in Daten. Der Multi-Dokument-Agentenlag ist wie ein aufgeladener Filter, der massive Mengen an Informationen durchsieht, um zu finden, was wirklich relevant ist. Es ist, als hätte ein Expertenteam rund um die Uhr, um große Wissensbibliotheken zu verdauen und zusammenzufassen.
• Anpassungsfähige und wachsbare Wissensbasis : Stellen Sie sich dies als ein digitales Gehirn vor, das leicht lernen und erweitern kann. Da neue Informationen verfügbar sind, kann Multi-Dokument-Agenten-Lappen ihn nahtlos einbeziehen. Dies bedeutet, dass Ihr KI-Assistent immer auf dem neuesten Stand ist und bereit ist, die neuesten Fragen mit den frischesten Informationen zu beantworten.

Schlüsselstärken von Multi-Dokument-Agenten-Lappensystemen

Wir werden nun die wichtigsten Stärken von Multi-Dokument-Agenten-Lappensystemen untersuchen.

• Aufladende akademische Forschung : Forscher verbringen häufig Wochen oder Monate damit, Informationen aus Hunderten von Papieren zu synthetisieren. Multi-Dokument-Agenten-Lappen kann diesen Prozess drastisch beschleunigen und Wissenschaftlern dabei helfen, wichtige Trends, Wissenslücken und mögliche Durchbrüche in weiten Literaturkörpern schnell zu identifizieren.
• REVOLUSIONIEREN SIE JETAL DOCKORS Analyse : Anwälte befassen sich mit Bergen von Fallakten, Verträgen und rechtlichen Präzedenzfällen. Diese Technologie kann schnell Tausende von Dokumenten analysieren, kritische Details, Inkonsistenzen und relevante Rechtsprechungen erkennen, die ein Human -Team -Tage oder Wochen dauern könnten.
• Turbo -Lading -Markt Intelligence : Unternehmen müssen den Trends und dem Wettbewerb voraus sein. Multi-Dokument-Agenten-Lappen können kontinuierlich Nachrichten, soziale Medien und Branchenberichte scannen, Echtzeiteinblicke bereitstellen und Unternehmen helfen, datengesteuerte Entscheidungen schneller als je zuvor zu treffen.
• Navigieren Sie mühelos technische Dokumentation : Für Ingenieure und IT -Fachkräfte kann es so sein, dass die richtigen Informationen in der weitläufigen technischen Dokumentation finden, wie die Suche nach einer Nadel in einem Heuhaufen. Dieser AI-betriebene Ansatz kann relevante Abschnitte in mehreren Handbüchern, Fehlbehebung von Leitfäden und Code-Repositories schnell bestimmen und unzählige Stunden der Frustration sparen.

Bausteine ​​von Multi-Dokument-Agenten-Lappen

Stellen Sie sich vor, Sie bauen einen super-Smart-Assistenten für digitale Bibliothek auf. Dieser Assistent kann Tausende von Büchern lesen, komplexe Fragen verstehen und Ihnen detaillierte Antworten mit Informationen aus mehreren Quellen geben. Das ist im Wesentlichen das, was ein Multi-Dokument-Agenten-Lappensystem tut. Lassen Sie uns die Schlüsselkomponenten aufschlüsseln, die dies ermöglichen:

Dokumentverarbeitung

Konvertiert alle Arten von Dokumenten (PDFs, Webseiten, Wortdateien usw.) in ein Format, das unsere KI verstehen kann.

Einbettung erstellen

Verwandelt den verarbeiteten Text in numerische Vektoren (Sequenzen von Zahlen), die die Bedeutung und den Kontext der Informationen darstellen.

Stellen Sie sich in einfachen Worten vor, Sie erstellen eine super-kondensierte Zusammenfassung jedes Absatzes in Ihrer Bibliothek, aber anstelle von Wörtern verwenden Sie einen eindeutigen Code. Dieser Code erfasst die Essenz der Informationen auf eine Weise, die Computer schnell vergleichen und analysieren können.

Indizierung

Es schafft eine effiziente Struktur, um diese Einbettungen zu speichern und abzurufen. Dies ist so, als würde man den effizientesten Kartenkatalog der Welt für unsere digitale Bibliothek erstellen. Es ermöglicht unsere KI, relevante Informationen schnell zu finden, ohne jedes einzelne Dokument im Detail scannen zu müssen.

Abruf

Es verwendet die Abfrage (Ihre Frage), um die relevantesten Informationen aus den indexierten Einbettungen zu finden. Wenn Sie eine Frage stellen, rast diese Komponente über unsere digitale Bibliothek über den supereffizienten Kartenkatalog, um alle potenziell relevanten Informationen herauszuholen.

Agentenbasierte Argumentation

Ein AI -Agent interpretiert die abgerufenen Informationen im Kontext Ihrer Abfrage und entscheidet, wie Sie eine Antwort formulieren. Dies ist wie einen genialen AI -Agenten, der nicht nur die richtigen Dokumente findet, sondern auch die tiefere Bedeutung Ihrer Frage versteht. Sie können Punkte über verschiedene Quellen hinweg verbinden und herausfinden, wie Sie Sie am besten beantworten können.

Generation

Es erzeugt eine menschenlesbare Antwort, die auf der Argumentation des Agenten und den abgerufenen Informationen basiert. Hier erklärt unser Genius -Agent Ihnen in klarer, prägnanter Sprache ihre Ergebnisse. Sie nehmen alle komplexen Informationen, die sie gesammelt und analysiert haben, und präsentieren sie auf eine Weise, die Ihre Frage direkt beantwortet.

Diese leistungsstarke Kombination ermöglicht es Multi-Dokument-Agenten-Lappensystemen, Erkenntnisse und Antworten zu liefern, die aus einem riesigen Wissensbecken stammen und sie für komplexe Forschungs-, Analyse- und Problemlösungsaufgaben in vielen Bereichen unglaublich nützlich machen.

Implementierung eines grundlegenden Multi-Dokument-Agenten-Lappen

Beginnen wir zunächst einen einfachen Agentenlappen, der mit drei akademischen Papieren arbeiten kann. Wir werden die Bibliothek llama_index verwenden, die leistungsstarke Werkzeuge zum Erstellen von Lappensystemen bietet.

Schritt 1: Installation der erforderlichen Bibliotheken

Um mit dem Aufbau Ihres KI -Agenten zu beginnen, müssen Sie die erforderlichen Bibliotheken installieren. Hier sind die Schritte, um Ihre Umgebung einzurichten:

• Installieren Sie Python: Stellen Sie sicher, dass Sie Python auf Ihrem System installiert haben. Sie können es von der offiziellen Python -Website herunterladen: Python herunterladen
• Richten Sie eine virtuelle Umgebung ein: Es ist eine gute Praxis, eine virtuelle Umgebung für Ihr Projekt zu schaffen, um Abhängigkeiten zu verwalten. Führen Sie die folgenden Befehle aus, um eine virtuelle Umgebung einzurichten:

 python -m venv ai_agent_env
Quelle ai_agent_env/bin/aktivieren # unter Windows, verwenden Sie `ai_agent_env \ scripts \ actionate`

• Installieren Sie OpenAI API und Llamaindex:

 PIP Installieren Sie OpenAI Llama-Index == 0.10.27 Lama-Index-Llms-OpenAI == 0.1.15
PIP Installieren Sie LLAMA-Index-Embeddings-OpenAI == 0.1.7

Schritt 2: Einrichten von API -Schlüssel und Umgebungsvariablen

Um die OpenAI -API zu verwenden, benötigen Sie einen API -Schlüssel. Befolgen Sie diese Schritte, um Ihren API -Schlüssel einzurichten:

• Rufen Sie einen API -Schlüssel ein: Melden Sie sich für ein Konto auf der OpenAI -Website an und erhalten Sie Ihren API -Schlüssel aus dem API -Abschnitt.
• Einrichten von Umgebungsvariablen: Speichern Sie Ihren API -Schlüssel in einer Umgebungsvariablen, um sie sicher zu halten. Fügen Sie die folgende Zeile zu Ihrer .bashrc- oder .ZSHRC -Datei hinzu (oder verwenden Sie die entsprechende Methode für Ihr Betriebssystem).

 exportieren openai_api_key = 'your_openai_api_key_here'

• Greifen Sie in Ihrem Code auf den API -Schlüssel zu: Importieren Sie in Ihrem Python -Code die erforderlichen Bibliotheken und greifen Sie mit dem Betriebssystemmodul auf den API -Schlüssel zu

 OS importieren
Openai importieren
Nest_asyncio importieren
von llama_index.core.node_parser importieren
von llama_index.core.tools importieren Sie sich functionTool, queryEnginetool
von llama_index.core.vector_Stores importieren Metadatafilters, Filtercondition
von llama_index.core.agent Import FunctionCallingAgentworker
von llama_index.core.agent Import Agentrunner
Aus dem Einteichen der Importliste optional
Subprozess importieren
openai.api_key = os.getenv ('openai_api_key')

#optionell können Sie einfach OpenAI -Schlüssel direkt hinzufügen. (Keine gute Praxis)
#openai.api_key = 'your_openai_api_key_here'

nest_asyncio.apply ()

Schritt 3: Dokumente herunterladen

Wie bereits erwähnt, verwende ich nur drei Papiere, um diesen Agentenlappen zu machen. Wir würden diesen Agentenlappen später in einem anderen Blog auf weitere Papiere skalieren. Sie können Ihre eigenen Dokumente verwenden (optional).

 # Liste der URLs zum Herunterladen
URLS = [
    "https://openreview.net/pdf?id=vtmbagcn7o",
    "https://openreview.net/pdf?id=6pmjorfdak",
    "https://openreview.net/pdf?id=hSyw5go0v8",
]

# Entsprechende Dateinamen, um die Dateien als zu speichern
Papiere = [
    "metagpt.pdf",
    "longlora.pdf",
    "selfRag.pdf",
]

# Schleifen Sie die beiden Listen über und laden Sie jede Datei mit ihrem jeweiligen Namen herunter
Für URL, Papier in Reißverschluss (URLs, Papiere):
    Subprozess.run (["WGet", URL, "-O", Papier])

Schritt 4: Erstellen von Vektor- und Zusammenfassungswerkzeugen

Die folgende Funktion, get_doc_tools, soll zwei Tools erstellen: ein Vektor -Abfrage -Tool und ein zusammenfassendes Query -Tool. Diese Tools helfen bei der Abfrage und Zusammenfassung eines Dokuments mit einem agentenbasierten Abrufansatz (Abruf-Augmented Generation). Im Folgenden finden Sie die Schritte und ihre Erklärungen.

 Def get_doc_tools (
    Datei_Path: str,
    Name: str,
) -> str:
    "" "Get Vector Query und Summary Query -Tools aus einem Dokument." "" "

Ladendokumente und Vorbereitung auf die Vektorindexierung

Die Funktion beginnt mit dem Laden des Dokuments mit SimpledirectoryReader, das den bereitgestellten Datei_Path enthält und den Inhalt des Dokuments liest. Sobald das Dokument geladen ist, wird es von SätzenPlitter verarbeitet, das das Dokument in kleinere Brocken oder Knoten, die jeweils bis zu 1024 Zeichen enthalten, unterteilt. Diese Knoten werden dann mit VectorStoreIndex indexiert, einem Tool, das effiziente vektorbasierte Abfragen ermöglicht. Dieser Index wird später verwendet, um Suchvorgänge über den Dokumentinhalt basierend auf der Vektorähnlichkeit durchzuführen, wodurch das Abrufen relevanter Informationen einfacher wird.

 # Dokumente aus dem angegebenen Dateipfad laden
documents = SimpledirectoryReader (input_files = [file_path]). load_data ()

# Teilen Sie das geladene Dokument in kleinere Stücke (Knoten) von 1024 Zeichen auf
splitter = serventcenSplitter (chunk_size = 1024)
nodes = splitter.get_nodes_from_documents (Dokumente)

# Erstellen Sie einen Vektorindex aus den Knoten für effiziente vektorbasierte Abfragen
vector_index = vectorStoreIndex (Knoten)

Definieren der Vektor -Query -Funktion

Hier definiert die Funktion vector_query, die für die Beantwortung spezifischer Fragen zum Dokument verantwortlich ist. Die Funktion akzeptiert eine Abfragezeichenfolge und eine optionale Liste der Seitenzahlen. Wenn keine Seitennummern angegeben werden, wird das gesamte Dokument abgefragt. Die Funktion prüft zuerst, ob page_numberber bereitgestellt wird. Wenn nicht, wird eine leere Liste standardmäßig.

Anschließend werden Metadatenfilter erstellt, die den angegebenen Seitenzahlen entsprechen. Diese Filter können die Suche auf bestimmte Teile des Dokuments eingrenzen. Das Query_Engine wird unter Verwendung des Vektorindex erstellt und für die Verwendung dieser Filter zusammen mit einem Ähnlichkeitsschwellenwert konfiguriert, um die relevantesten Ergebnisse zu finden. Schließlich führt die Funktion die Abfrage mit dieser Engine aus und gibt die Antwort zurück.

 # Vektor -Abfragefunktion
    Def vector_query (
        Abfrage: str, 
        page_numbers: optional [liste [str]] = keine
    ) -> str:
        "" "Verwenden Sie, um Fragen über ein bestimmtes Papier zu beantworten.
    
        Nützlich, wenn Sie spezielle Fragen über das Papier haben.
        Lassen Sie immer Page_numbers als keine, es sei denn, es gibt eine bestimmte Seite, nach der Sie suchen möchten.
    
        Args:
            Abfrage (STR): Die String -Abfrage, die eingebettet werden soll.
            Page_numbers (Optional [Liste [STR]]): Filter nach Seitensatz. Lass als keine 
                Wenn wir eine Vektorsuche durchführen wollen
                über alle Seiten. Andernfalls filtern Sie durch den Satz bestimmter Seiten.
        
        "" "
    
        page_numbers = page_numbers oder []
        metadata_dicts = [
            {"Schlüssel": "Page_Label", "Wert": P} für P in page_numbers
        ]
        
        query_engine = vector_index.as_query_engine (
            Ähnlichkeit_Top_k = 2,,
            filter = metadatafilters.from_dicts (
                metadata_dicts,
                condition = filtercondition.or
            )
        )
        response = query_engine.Query (Abfrage)
        Rückgabeantwort

Erstellen des Vektor -Query -Tools

Dieser Teil der Funktion erstellt die Vector_Query_tool, ein Tool, das die zuvor definierte Funktion vector_query mit einem dynamisch generierten Namen basierend auf dem Parameter des Namens, der beim Aufrufen von get_doc_tools angegeben ist, verknüpft wird.

Das Tool wird mit funktionstool.from_defaults erstellt, die es automatisch mit den erforderlichen Standardeinstellungen konfiguriert. Dieses Tool kann nun verwendet werden, um vektorbasierte Abfragen über das Dokument mithilfe der zuvor definierten Funktion durchzuführen.

       
    # Erstellen des Vektor -Query -Tools
    vector_query_tool = functionTool.from_defaults (
        name = f "vector_tool_ {name}",
        fn = vector_query
    )

Erstellen des Zusammenfassungsquery -Tools

In diesem letzten Abschnitt erstellt die Funktion ein Tool zum Zusammenfassen des Dokuments. Zunächst erstellt es einen Zusammenfassungsindex aus den zuvor geteilten und indizierten Knoten. Dieser Index wurde speziell für Zusammenfassung Aufgaben entwickelt. Die summary_query_engine wird dann mit einem Antwortmodus von "tree_summarize" erstellt, mit dem das Tool kurze Zusammenfassungen des Dokumentinhalts generieren kann.

Die summary_tool wird schließlich mit queryEnginetool.from_defaults erstellt, die die Abfrage -Engine basierend auf dem Parameter des Namens mit einem dynamisch generierten Namen verknüpft. Das Tool erhält auch eine Beschreibung, die seinen Zweck für summarisierende Abfragen angibt. Dieses Zusammenfassungswerkzeug kann jetzt verwendet werden, um Zusammenfassungen des Dokuments basierend auf Benutzeranfragen zu generieren.

 # Zusammenfassung Abfragetool
    summary_index = summaryIndex (Knoten)
    summary_query_engine = summary_index.as_query_engine (
        response_mode = "tree_summarize",
        Use_async = true,
    )
    summary_tool = queryEnginetool.from_defaults (
        name = f "summary_tool_ {name}",
        query_engine = summary_query_engine,
        Beschreibung = ((
            f "Nützlich für Summarierungsfragen in Bezug auf {Name}"
        ),
    )

    return vector_query_tool, summary_tool

Aufrufen von Funktionen zum Erstellen von Werkzeugen für jedes Papier

 paper_to_tools_dict = {}
Für Papier in Papieren:
    print (f "Werkzeuge für Papier erhalten: {Papier}")
    vector_tool, summary_tool = get_doc_tools (Papier, Pfad (Papier) .Stem)
    paper_to_tools_dict [paper] = [vector_tool, summary_tool]

initial_tools = [t für Papier in Papieren für t in paper_to_tools_dict [Paper]]]
len (initial_tools)

Dieser Code verarbeitet jedes Papier und erstellt jeweils zwei Tools: ein Vektor -Tool für die semantische Suche und ein Zusammenfassungstool zum Generieren prägnanter Zusammenfassungen, in diesem Fall 6 Tools.

Schritt 5: Erstellen des Agenten

Früher haben wir Tools für die Verwendung von Agent erstellt. Jetzt werden wir Agent mit der damaligen Funktionsabschluss -Arbeiterklasse erstellen. Wir würden „GPT-3,5-Turbo“ als LLM verwenden.

 LLM = OpenAI (Modell = "GPT-3,5-Turbo"))

Agent_worker = FunctionCallingAgentworker.from_tools (
    initial_tools, 
    llm = llm, 
    wörtlich = wahr
)
Agent = AgentRunner (Agent_Worker)

Dieser Agent kann jetzt Fragen zu den drei verarbeiteten Papieren beantworten.

Schritt6: Analyse der Antworten des Agenten

Wir haben unserem Agenten verschiedene Fragen aus den drei Papieren gestellt, und hier ist die Antwort. Hier finden Sie Beispiele und Erläuterungen, wie es im Inneren funktioniert.

Erklärung der Wechselwirkung des Agenten mit Longlora -Papieren

In diesem Beispiel haben wir unseren Agenten befragt, um spezifische Informationen aus drei Forschungsarbeiten zu extrahieren, insbesondere über den Bewertungsdatensatz und die in der Longlora -Studie verwendeten Ergebnisse. Der Agent interagiert mit den Dokumenten mit dem Vektor-Query-Tool und verarbeitet die Information Schritt für Schritt:

• Benutzereingabe: Der Benutzer stellte zwei sequenzielle Fragen zum Bewertungsaspekt von Longlora: Zuerst zum Bewertungsdatensatz und dann zum Ergebnis der Ergebnisse.
• Abfrageausführung des Agenten: Der Agent identifiziert, dass er das Longlora -Dokument speziell nach Informationen zum Bewertungsdatensatz durchsuchen muss. Es verwendet die Funktion vector_tool_longlora, die speziell für Longlora eingerichtet ist.

 === Aufruffunktion ===
Aufruffunktion: vector_tool_longlora mit args: {"query": "evaluation dataset"}

• Funktionsausgabe für den Bewertungsdatensatz: Der Agent ruft den relevanten Abschnitt aus dem Dokument ab und identifiziert, dass der in Longlora verwendete Bewertungsdatensatz der „PG19-Testaufschlag“ ist, einem Datensatz, der aufgrund seiner Langstufextation häufig für die Bewertung des Sprachmodells verwendet wird.
• Zweite Abfrageausführung des Agenten: Nach der ersten Antwort verarbeitet der Agent dann den zweiten Teil der Benutzerfrage des Benutzers und befragt das Dokument über die Bewertungsergebnisse von Longlora.

 === Aufruffunktion ===
Aufruffunktion: vector_tool_longlora mit args: {"query": "Evaluierungsergebnisse"}

• Funktionsausgabe für die Bewertungsergebnisse: Der Agent gibt detaillierte Ergebnisse zurück, die zeigen, wie die Modelle in Bezug auf Verwirrung mit größeren Kontextgrößen besser abschneiden. Es zeigt wichtige Erkenntnisse wie Verbesserungen mit größeren Kontextfenstern und spezifischen Kontextlängen (100K, 65536 und 32768). Es stellt auch einen Kompromiss fest, da erweiterte Modelle eine gewisse Verwirrigkeitsverschlechterung bei kleineren Kontextgrößen aufgrund der Position der Position der Positionsinterpolation-eine häufige Einschränkung in solchen Modellen.
• Endgültige LLM -Antwort: Der Agent synthetisiert die Ergebnisse zu einer kurzen Antwort, die die erste Frage zum Datensatz beantwortet. Eine weitere Erläuterung der Bewertungsergebnisse würde folgen, indem die Leistungsergebnisse und deren Auswirkungen zusammengefasst werden.

Nur wenige Beispiele für andere Papiere

Erläuterung des Verhaltens des Agenten: Zusammenfassung von Selbstschnell und Longlora

In diesem Fall wurde der Agent beauftragt, Zusammenfassungen sowohl der Selbstschnellung als auch der Longlora bereitzustellen. Das in diesem Fall beobachtete Verhalten unterscheidet sich vom vorherigen Beispiel:

SUMERISCHE TOL NUTZER

 === Aufruffunktion ===
Aufruffunktion: summary_tool_selfrag mit args: {"input": "self-rag"}

Im Gegensatz zum früheren Beispiel, in dem die Abfrageteile bestimmte Details (z. Dies zeigt die Fähigkeit des Agenten, anhand der Art der Frage zwischen Abfragetools adaptiv zu wechseln - wenn eine umfassendere Übersicht erforderlich ist.

Unterschiedliche Anrufe zu separaten Zusammenfassungswerkzeugen

 === Aufruffunktion ===
Aufruffunktion: summary_tool_longlora mit args: {"input": "longlora"}

Der Agent, der separat als summary_tool_selfrag und summary_tool_longlora bezeichnet wird, um die Zusammenfassungen zu erhalten, wodurch seine Fähigkeit zum effizienten Umgang mit mehrteiligen Abfragen demonstriert wird. Es ist die Notwendigkeit, unterschiedliche Zusammenfassungstools einzubeziehen, die auf jedes Papier zugeschnitten sind, anstatt ein einzelnes kombiniertes Abrufen auszuführen.

SUKTIVE UND DIREKTIONDE VON APTONSESS

Die vom Agenten bereitgestellten Antworten waren prägnant und befassten sich direkt mit der Eingabeaufforderung. Dies weist darauf hin, dass der Mittel effektiv hochrangige Erkenntnisse extrahieren kann, und im Gegensatz zu dem vorherigen Beispiel, in dem er basierend auf bestimmten Vektorabfragen mehr detailliertere Datenpunkte lieferte.

Diese Interaktion unterstreicht die Fähigkeit des Agenten, Überblicke auf hohe Ebene gegenüber detaillierten, kontextspezifischen Antworten zu erhalten, die zuvor beobachtet wurden. Diese Verschiebung des Verhaltens unterstreicht die Vielseitigkeit des Agentenlag-Systems bei der Anpassung seiner Abfragestrategie auf der Grundlage der Art der Benutzerfrage-ob es sich um eingehende Details oder eine breite Zusammenfassung handelt.

Herausforderungen und Überlegungen

Während Multi-Dokument-Agenten-Lappen stark ist, müssen einige Herausforderungen beachten:

• Skalierbarkeit: Wenn die Anzahl der Dokumente wächst, werden die effiziente Indexierung und das Abrufen von entscheidender Bedeutung.
• Kohärenz: Stellen Sie sicher, dass der Agent bei der Integration von Informationen aus mehreren Quellen kohärente Antworten erzeugt.
• Voreingenommenheit und Genauigkeit: Die Ausgabe des Systems ist nur so gut wie seine Eingangsdokumente und der Abrufmechanismus.
• Rechenressourcen: Die Verarbeitung und Einbettung einer großen Anzahl von Dokumenten kann ressourcenintensiv sein.

Abschluss

Multi-Dokument-Agenten-Lappen stellt einen signifikanten Fortschritt auf dem Gebiet der KI dar und ermöglicht eine genauere und kontextbewusstere Antworten durch Synthese von Informationen aus mehreren Quellen. Dieser Ansatz ist besonders wertvoll in komplexen Bereichen wie Forschung, rechtlicher Analyse und technischer Dokumentation, in denen genaues Informationsabruf und Argumentation von entscheidender Bedeutung sind. Durch die Nutzung von Einbettungen, agentenbasiertem Denken und robusten Abrufmechanismen verbessert dieses System nicht nur die Tiefe und Zuverlässigkeit von AI-generierten Inhalten, sondern auch den Weg für ausgefeiltere Anwendungen in wissensintensiven Branchen. Da sich die Technologie weiterentwickelt, ist Multi-Dokument-Agenten-Lappen ein wesentliches Instrument, um aussagekräftige Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu extrahieren.

Key Takeaways

• Multi-Dokument-Agenten-Lappen verbessert die AI-Antwortgenauigkeit durch Integration von Informationen aus mehreren Quellen.
• Einbettungsdings und agentenbasierte Argumentation verbessern die Fähigkeit des Systems, kontextbezogene und zuverlässige Inhalte zu generieren.
• Das System ist besonders wertvoll in komplexen Bereichen wie Forschung, rechtlicher Analyse und technischer Dokumentation.
• Fortgeschrittene Abrufmechanismen gewährleisten eine präzise Informationsextraktion und unterstützen wissensintensive Industrien.
• Der Multi-Dokument-Agenten-Lappen stellt einen signifikanten Schritt nach vorne bei der Erzeugung und Datenanalyse von AI-gesteuerten Inhalten dar.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist Multi-Dokument-Agenten-Lappen?

A. Multi-Dokument-Agenten-Lappen kombiniert die Abruf-Generation (RAG) mit agentenbasierten Systemen, um die KI in mehreren Dokumenten zu vermitteln.

Q2. Wie verbessert Multi-Dokument-Agenten-Lappen die Genauigkeit?

A. Es verbessert die Genauigkeit durch Synthese von Informationen aus verschiedenen Quellen, sodass KI Fakten miteinander verbinden und genauere Antworten liefert.

Q3. In welchen Feldern ist Multi-Dokument-Agenten am vorteilhaftesten?

A. Es ist besonders wertvoll in der akademischen Forschung, der Analyse der juristischen Dokumente, der Marktinformationen und der technischen Dokumentation.

Q4. Was sind die Schlüsselkomponenten eines Multi-Dokument-Agenten-Lappensystems?

A. Die Schlüsselkomponenten umfassen die Verarbeitung von Dokumenten, das Erstellen von Einbetten, Indizierung, Abruf, agentenbasierte Argumentation und Generation.

Q5. Welche Rolle spielt Einbettungen in diesem System?

A. Einbettungsdings konvertieren Text in numerische Vektoren und erfassen die Bedeutung und den Kontext von Informationen für einen effizienten Vergleich und Analyse.

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