헝겊의 진화, 에이전트 래그에 대한 긴 맥락 LLM- 분석 Vidhya

이 기사는 AI 모델의 진화를 탐구하며, 전통적인 LLM에서 검색 된 세대 생성 (RAG) 및 에이전트 래그로의 전환에 중점을 둡니다. 그것은 실제 행동을 수행 할 때 전통적인 LLM의 한계와 이러한 한계를 해결하기 위해 Rag 및 에이전트 래그가 제공하는 발전을 강조합니다.

다루는 주요 발전 :

• LLM에서 RAG에 이르기까지 : 이 기사는 외부 지식 기반을 통합하여 RAG가 LLM을 향상시키는 방법을 자세히 설명하여보다 정확하고 상황에 맞는 반응을 초래합니다. RAG 시스템 내에서 쿼리 관리, 정보 검색 및 응답 생성 프로세스를 설명합니다.

• 에이전트 래그의 출현 : 에이전트 래그는 자율적 인 의사 결정 층을 추가하여 래그를 기반으로합니다. 이를 통해 시스템은 정보를 검색 할뿐만 아니라 적절한 도구를 전략적으로 선택하고 활용하여 응답을 최적화하고 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다.

• RAG 기술의 개선 : 개선 된 검색 알고리즘, 시맨틱 캐싱 및 멀티 모달 통합과 같은 최근의 발전에 대해 논의 하여이 분야의 진행중인 개발을 보여줍니다.

• RAG와 AI 요원 비교 : 명확한 비교는 RAG (지식 확대에 중점을 둔)와 AI 에이전트 (행동 및 상호 작용에 중점을 둔)의 주요 차이점을 강조합니다.

• 건축 적 차이 : 테이블은 긴 컨텍스트 LLM, 걸레 및 에이전트 래그의 아키텍처를 간결하게 비교하여 고유 한 구성 요소와 기능을 강조합니다. 이 기사는 Rag의 비용 효율성을 강조하면서 광범위한 텍스트를 처리 할 때 긴 상황 LLM의 이점을 설명합니다.

• Self-Route : 하이브리드 접근법 : 이 기사는 Rag와 Long Context LLM을 결합한 하이브리드 시스템 인 Self-Route를 소개하여 비용과 성능 사이의 균형을 유지합니다. 복잡성을 기반으로 Quer를 Rag 또는 Long Context LLM으로 동적으로 경주합니다. 이것은 다양한 쿼리 유형을위한 실용적인 솔루션을 제공합니다.

이 기사는 각 유형의 모델에 대한 주요 차이점과 사용 사례를 요약함으로써 최적의 선택이 특정 응용 프로그램 요구 및 리소스 제약에 달려 있음을 강조합니다. FAQ 섹션은 주요 개념을 더 명확하게 설명합니다.

위 내용은 헝겊의 진화, 에이전트 래그에 대한 긴 맥락 LLM- 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!