Rag vs Rag de l'agence: un guide complet - Analytics Vidhya

Ce guide explore l'évolution de la génération (RAG) (RAG) de la récupération à son homologue plus sophistiqué, Agent Rag. Nous allons approfondir leurs fonctionnalités, leurs différences et leurs applications pratiques.

Tout d'abord, clarifions ce qu'est le chiffon. C'est un cadre qui permet aux modèles de grande langue (LLM) d'accéder et d'utiliser des informations pertinentes, actuelles et spécifiques au contexte provenant de sources externes. Cela contraste avec les LLM fonctionnant uniquement sur leurs connaissances pré-formées, qui peuvent être obsolètes ou incomplètes, conduisant à des inexactitudes.

La fonctionnalité de base de RAG implique trois étapes:

1. Retriel (R): localiser les données pertinentes des bases de données externes ou des référentiels de connaissances.
2. Augmentation (a): intégrer ces données récupérées dans l'invite du LLM.
3. GÉNÉRATION (G): Le LLM utilise l'invite enrichie pour générer une réponse plus précise et plus pertinente.

Le tableau ci-dessous met en évidence les principales différences entre l'utilisation du chiffon et ne pas l'utiliser:

Catégorie	Sans chiffon	Avec des ragots
Précision	Sujet aux inexactitudes et aux hallucinations	Fondé sur des sources externes vérifiables
Opportunité	Limité aux données pré-formées; potentiellement obsolète	Accès à des informations réelles et à jour
Clarté contextuelle	Lutte avec des requêtes ambiguës	Amélioration de la clarté et de la spécificité à travers le contexte
Personnalisation	Limité aux données pré-formées	Adaptable aux données spécifiques à l'utilisateur et aux sources privées
Champ de recherche	Limité aux connaissances internes	Larges capacités de recherche sur plusieurs sources
Fiabilité	Potentiel élevé d'erreurs	Fiabilité améliorée grâce à la vérification de la source
Cas d'utilisation	Tâches à usage général	Applications dynamiques et à forte intensité de données
Transparence	Manque de citation source	Fournit des références de source claires

Cependant, RAG fait face à des défis: assurer une compréhension contextuelle précise, la synthèse des informations provenant de plusieurs sources et le maintien de l'exactitude et de la pertinence à grande échelle.

C'est là que le chiffon agentique apparaît comme une solution plus avancée. Alentic Rag introduit un "agent" qui gère intelligemment le processus de récupération et de génération. Cet agent décide quelles ressources consulter, améliorant sa capacité à gérer les tâches complexes et en plusieurs étapes.

Le chiffon agentique exploite divers types d'agents, y compris les agents de routage (requêtes de réalisation), les agents de planification de requête (décomposition de requêtes complexes) et les agents React (combinant le raisonnement et les actions). Ces agents travaillent en collaboration pour optimiser l'ensemble du processus.

Un aspect crucial du chiffon agentique est sa capacité à gérer le raisonnement en plusieurs étapes et à s'adapter aux informations en temps réel. Cela contraste avec le chiffon traditionnel, qui est généralement limité aux requêtes en une seule étape.

Le tableau suivant résume les principales différences entre le chiffon et le chiffon agentique:

Fonctionnalité	CHIFFON	Chiffon agentique
Complexité des tâches	Requêtes simples	Tâches complexes et multi-étapes
Prise de décision	Limité	Prise de décision autonome par les agents
Raisonnement en plusieurs étapes	Requêtes en une seule étape	Excelle au raisonnement en plusieurs étapes
Rôle clé	Combine les LLM avec la récupération	Les agents intelligents orchestrent l'ensemble du processus
Données en temps réel	Pas intrinsèquement capable	Conçu pour l'intégration de données en temps réel
Sensibilisation au contexte	Limité	Haute conscience du contexte

Un exemple pratique de construction d'un système de chiffon simple utilisant Langchain est fourni dans le texte d'origine, ainsi qu'un exemple plus avancé en utilisant le modèle d'IBM Watsonx.ai et le modèle de granit-3.0-8b-instruct. Ces exemples démontrent la mise en œuvre et les capacités du chiffon et du chiffon agentique.

En conclusion, alors que RAG améliore considérablement les performances de LLM, l'agentique RAG représente un progrès substantiel, permettant des applications plus complexes, dynamiques et conscientes contextuellement. Le choix entre eux dépend de la complexité de la tâche et du besoin d'adaptabilité en temps réel. Le chiffon agentique est le choix préféré pour les tâches sophistiquées nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes et une intégration de données en temps réel. La section FAQS dans le texte d'origine fournit une clarification supplémentaire sur ces points.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!