Rag vs 에이전트 래그 : 포괄적 인 가이드 - 분석 Vidhya

이 안내서는 검색-증류 생성 (RAG)에서보다 정교한 대응제 에이전트 래그로의 진화를 탐구합니다. 우리는 그들의 기능, 차이 및 실제 응용 분야를 탐구 할 것입니다.

먼저, 헝겊이 무엇인지 명확히하자. LLMS (Large Language Models)가 외부 소스의 관련, 현재 및 상황 별 정보에 액세스하고 활용할 수 있도록하는 프레임 워크입니다. 이는 LLM이 미리 훈련 된 지식만으로 작동하는 LLM과 대조되며, 이는 구식이거나 불완전 할 수 있으며 부정확성으로 이어집니다.

Rag의 핵심 기능에는 세 가지 단계가 포함됩니다.

1. 검색 (R) : 외부 데이터베이스 또는 지식 저장소에서 관련 데이터를 찾습니다.
2. 증강 (a) : 이 검색된 데이터를 LLM의 프롬프트에 통합합니다.
3. 생성 (G) : LLM은 풍부한 프롬프트를 사용하여보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성합니다.

아래 표는 RAG 사용과 사용하지 않는 것의 주요 차이점을 강조합니다.

범주	걸레없이	헝겊으로
정확성	부정확성과 환각이 발생하기 쉽습니다	검증 가능한 외부 소스에 근거합니다
적시	미리 훈련 된 데이터로 제한; 잠재적으로 구식	실시간, 최신 정보에 대한 액세스
상황에 맞는 명확성	모호한 쿼리로 어려움을 겪고 있습니다	컨텍스트를 통한 명확성과 특이성 향상
사용자 정의	미리 훈련 된 데이터로 제한됩니다	사용자 별 데이터 및 개인 소스에 적응할 수 있습니다
검색 범위	내부 지식으로 제한됩니다	여러 소스에서 광범위한 검색 기능
신뢰할 수 있음	오류 가능성이 높습니다	소스 검증을 통한 신뢰성 향상
사용 사례	범용 작업	동적, 데이터 집약적 인 응용 프로그램
투명도	소스 인용 부족	명확한 소스 참조를 제공합니다

그러나 RAG는 정확한 상황에 맞는 이해를 보장하고 여러 소스의 정보를 합성하며 규모에 따라 정확성과 관련성을 유지합니다.

이것은 에이전트 래그가보다 진보 된 솔루션으로 나타나는 곳입니다. 에이전트 래그는 검색 및 생성 프로세스를 지능적으로 관리하는 "에이전트"를 소개합니다. 이 에이전트는 상담 할 리소스를 결정하여 복잡한 다중 단계 작업을 처리 할 수있는 능력을 향상시킵니다.

에이전트 래그는 라우팅 에이전트 (지시 쿼리), 쿼리 계획 에이전트 (복잡한 쿼리 분해) 및 반응 에이전트 (추론 및 행동 결합)를 포함한 다양한 에이전트 유형을 활용합니다. 이 에이전트는 전체 프로세스를 최적화하기 위해 협력 적으로 작업합니다.

에이전트 래그의 중요한 측면은 다단계 추론을 처리하고 실시간 정보에 적응하는 능력입니다. 이것은 전통적인 걸레와 대조적이며, 일반적으로 단일 단계 쿼리로 제한됩니다.

다음 표는 래그와 에이전트 래그의 주요 차이점을 요약합니다.

특징	조각	에이전트 걸레
작업 복잡성	간단한 쿼리	복잡한 다단계 작업
의사 결정	제한된	에이전트의 자율적 의사 결정
다단계 추론	단일 단계 쿼리	다단계 추론에 탁월합니다
주요 역할	LLMS와 검색을 결합합니다	지능형 에이전트는 전체 프로세스를 조정합니다
실시간 데이터	본질적으로 능력이 없습니다	실시간 데이터 통합을 위해 설계되었습니다
맥락 인식	제한된	높은 맥락 인식

Langchain을 사용하여 간단한 걸레 시스템을 구축하는 실질적인 예는 원본 텍스트에 제공되며 IBM의 Watsonx.ai 및 Granite-3.0-8B 비 구역 모델을 사용하는보다 진보 된 예제가 제공됩니다. 이 예는 래그와 에이전트 래그의 구현 및 기능을 보여줍니다.

결론적으로, Rag는 LLM 성능을 크게 향상 시키지만 에이전트 래그는 상당한 발전을 나타내므로보다 복잡하고 역동적이며 상황에 맞는 응용 프로그램을 가능하게합니다. 이들 사이의 선택은 작업의 복잡성과 실시간 적응성의 필요성에 달려 있습니다. 에이전트 래그는 다단계 추론 및 실시간 데이터 통합이 필요한 정교한 작업에 선호되는 선택입니다. 원본 텍스트의 FAQ 섹션은 이러한 점에 대한 추가 설명을 제공합니다.

위 내용은 Rag vs 에이전트 래그 : 포괄적 인 가이드 - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!