Top 7 Système de chiffon agentique pour construire des agents d'IA

2024 a été témoin d'un simple passage de l'utilisation des LLM pour la génération de contenu pour comprendre leur fonctionnement intérieur. Cette exploration a conduit à la découverte des agents de l'IA - les systèmes autonomes manipulant des tâches et des décisions avec une intervention humaine minimale. S'appuyant sur la proéminence en 2023 de la génération auprès de la récupération (RAG), 2024 a vu la montée en puissance des flux de travail de chiffon agentiques, révolutionnant diverses industries. 2025 devrait être «l'année des agents de l'IA», ces systèmes autonomes transformant la productivité et le remodelage des industries à travers des systèmes de chiffon agentiques.

Ces flux de travail, tirés par des agents d'IA capables de prendre des décisions et d'exécution des tâches complexes, de stimuler la productivité et de redéfinir la résolution de problèmes pour les individus et les organisations. La transition des outils statiques aux processus dynamiques axés sur les agents a déverrouillé des gains d'efficacité sans précédent, ouvrant la voie à une innovation encore plus grande en 2025. Ce guide explore divers types de systèmes de chiffon agentiques et leurs architectures.

Table des matières

• Systèmes de chiffon agentiques: combinaison du chiffon et de l'IA agentique
• L'importance des systèmes de chiffon agentiques
• RAG AGENTIQUE: intégrer le chiffon avec les agents d'IA
• 1. Routeurs de chiffon agentiques
• 2. Ragage agentique de planification de requête
• 3. Chiffon adaptatif
• 4. Chiffon correctif agentique
• 5. Chiffon d'auto-réflexion
• 6. Chiffon spéculatif
• 7. Chiffon agentique autoproclamé

Systèmes de chiffon agentiques: combinaison du chiffon et de l'IA agentique

Le chiffon agentique est simplement des agents de chiffon AI. Examinons le chiffon et les systèmes d'IA agentiques (agents d'IA).

Qu'est-ce que le chiffon (génération auprès de la récupération)?

RAG améliore les modèles d'IA génératifs en incorporant des sources de connaissances externes. Cela fonctionne comme suit:

• Composant de récupération : récupère les informations pertinentes à partir de sources externes (bases de données, documents, API).
• Augmentation : l'information récupérée guide le modèle génératif.
• Génération : L'IA générative synthétise les connaissances récupérées pour produire des sorties.

Le chiffon est particulièrement utile pour des requêtes ou des domaines complexes nécessitant des connaissances spécifiques à jour.

Que sont les agents de l'IA?

Considérez un flux de travail d'agent d'IA répondant à: "Qui a remporté l'euro en 2024? Donnez des détails!"

1. Invite initiale : l'utilisateur saisit une requête.
2. Traitement LLM et sélection d'outils : le LLM interprète la requête et sélectionne les outils (par exemple, Recherche Web).
3. Exécution de l'outil et récupération de contexte : l'outil récupère les informations pertinentes.
4. Génération de réponse : le LLM combine de nouvelles informations avec la requête pour générer une réponse complète.

Les agents de l'IA ont ces composants centraux:

Modèles de grande langue (LLMS): le processeur de base

Les LLM interprètent l'entrée et génèrent des réponses:

• Requête d'entrée : la question ou la commande de l'utilisateur.
• Compréhension de la requête : L'IA analyse la signification et l'intention de l'entrée.
• Génération de réponse : l'IA formule une réponse.

Intégration des outils: capacités d'action

Les outils externes étendent la fonctionnalité de l'IA:

• Lecteur de documents : traite et extrait les informations des documents.
• Outil d'analyse : effectue l'analyse des données.
• Outil de conversation : permet un dialogue interactif.

Systèmes de mémoire: conscience contextuelle

La mémoire permet à l'IA de conserver et d'utiliser les interactions passées:

• Mémoire à court terme : détient des interactions récentes.
• Mémoire à long terme : stocke les informations au fil du temps.
• Mémoire sémantique : maintient les connaissances générales.

Cela illustre comment l'IA intègre les invites utilisateur, les sorties d'outils et la génération de langage naturel.

Les agents de l'IA sont des systèmes autonomes effectuant des tâches ou atteignant des objectifs en interagissant avec leur environnement. Les caractéristiques clés comprennent:

1. Perception : détection ou récupération des données environnementales.
2. Raisonnement : analyse des données pour les décisions éclairées.
3. Action : effectuer des actions dans le monde réel ou virtuel.
4. Apprentissage : adapter et améliorer les performances au fil du temps.

Les agents de l'IA gèrent les tâches dans divers domaines.

L'importance des systèmes de chiffon agentiques

Le chiffon de base a des limites:

1. Contrôle de récupération : difficulté à déterminer quand la récupération est nécessaire.
2. Qualité du document : les documents récupérés peuvent ne pas s'aligner sur la requête.
3. Erreurs de génération : le modèle peut «halluciner» des informations inexactes.
4. Réponse Précision : les réponses peuvent ne pas répondre directement à la requête.
5. Limites de raisonnement : incapacité à raisonner à travers des requêtes complexes.
6. Adaptabilité limitée : incapacité à adapter dynamiquement les stratégies.

Le chiffon agentique relève ces défis:

1. Solutions sur mesure : différents systèmes de chiffon agentiques s'adressent à des niveaux d'autonomie et de complexité variables.
2. Gestion des risques : comprendre la portée et les limites de chaque type atténue les risques.
3. Innovation et évolutivité : permet aux entreprises de passer des systèmes d'agent de base aux agents sophistiqués.

Le chiffon agentique peut planifier, s'adapter et itérer pour trouver la solution optimale.

RAG AGENTIQUE: intégrer le chiffon avec les agents d'IA

Le chiffon agentique combine la récupération structurée de RAG avec l'autonomie et l'adaptabilité des agents de l'IA:

1. Récupération des connaissances dynamiques : les agents récupèrent les informations à la volée.
2. Prise de décision intelligente : les agents traitent les données et génèrent des solutions.
3. Exécution axée sur les tâches : les agents exécutent des tâches en plusieurs étapes et s'adaptent aux objectifs changeants.
4. Amélioration continue : les agents améliorent leurs performances au fil du temps.

Les applications de chiffon agentiques incluent le support client, la création de contenu, l'assistance à la recherche et l'automatisation du flux de travail. Il représente une puissante synergie, permettant aux systèmes de fonctionner avec une intelligence et une pertinence inégalées.

(Sections 1-7 Routeurs de chiffon agentiques détaillant, Requête Planifier le chiffon, un chiffon adaptatif, un chiffon correctif agentique, un chiffon auto-réflexive, un chiffon spéculatif et un chiffon agentique auto-route suivraient ici, en maintenant la même structure et le même contenu que l'entrée d'origine, mais avec des ajustements de phrasé mineurs pour la paraphrase.) En raison de la durée, ces sections sont omises ici.

Conclusion

Les systèmes de chiffon agentiques représentent une progression importante en RAG, combinant les flux de travail traditionnels avec l'autonomie des agents de l'IA. Diverses approches relèvent des défis spécifiques, améliorant la précision, l'adaptabilité et l'évolutivité. En intégrant une IA générative à la récupération avancée, le chiffon agentique améliore l'efficacité et prépare le terrain pour les futures innovations de l'IA. Ces technologies sont sur le point de redéfinir la façon dont nous utilisons les données, automatiser les flux de travail et résoudre des problèmes complexes.

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!