AI 에이전트를 구축하기위한 상위 7 개의 에이전트 래그 시스템

2024는 콘텐츠 생성에 LLM을 사용하는 것에서 내부 작업을 이해하는 것으로 바뀌는 것을 목격했습니다. 이 탐사는 AI 요원의 발견으로 이어졌다 - 자율 시스템을 처리하는 과제와 최소한의 인간 개입으로 결정을 내렸다. 2023 년 검색 증거 세대 (RAG)의 눈에 띄는 2024 년에는 에이전트 래그 워크 플로가 등장하여 다양한 산업에 혁명을 일으켰습니다. 2025는이 자율 시스템이 에이전트 래그 시스템을 통해 생산성을 변화시키고 산업을 재구성하는 "AI 요원의 해"로 예상됩니다.

복잡한 의사 결정 및 작업 실행이 가능한 AI 에이전트가 주도하는 이러한 워크 플로우는 개인 및 조직을위한 생산성을 높이고 문제 해결을 재정의합니다. 정적 도구에서 동적 인 에이전트 중심 프로세스로의 전환은 전례없는 효율성을 잠금 해제하여 2025 년에 더 큰 혁신을위한 길을 열었습니다.이 안내서는 다양한 에이전트 래그 시스템 유형과 해당 아키텍처를 탐구합니다.

목차

• 에이전트 걸레 시스템 : 헝겊과 에이전트 AI를 결합합니다
• 에이전트 걸레 시스템의 중요성
• 에이전트 래그 : 래그를 AI 요원과 통합합니다
• 1. 에이전트 래그 라우터
• 2. 쿼리 계획 에이전트 래그
• 3. 적응 형 걸레
• 4. 에이전트 시정 걸레
• 5. 자기 반성 걸레
• 6. 투기 헝겊
• 7. 자조 에이전트 걸레

에이전트 걸레 시스템 : 헝겊과 에이전트 AI를 결합합니다

에이전트 걸레는 단순히 래그 AI 요원입니다. RAG 및 에이전트 AI 시스템 (AI 에이전트)을 살펴 보겠습니다.

헝겊 란 란 무엇입니까 (검색 세대 세대)?

Rag는 외부 지식 소스를 통합하여 생성 AI 모델을 향상시킵니다. 다음과 같이 작동합니다.

• 검색 구성 요소 : 외부 소스 (데이터베이스, 문서, API)에서 관련 정보를 가져옵니다.
• 증강 : 검색된 정보는 생성 모델을 안내합니다.
• 생성 : 생성 AI는 출력을 생성하기 위해 검색된 지식을 합성합니다.

Rag는 최신의 특정 지식이 필요한 복잡한 쿼리 또는 도메인에 특히 유용합니다.

AI 요원은 무엇입니까?

AI 에이전트 워크 플로우에 응답하는 것을 고려하십시오 .

1. 초기 프롬프트 : 사용자는 쿼리를 입력합니다.
2. LLM 처리 및 도구 선택 : LLM은 쿼리를 해석하고 도구 (예 : 웹 검색)를 선택합니다.
3. 공구 실행 및 컨텍스트 검색 : 도구는 관련 정보를 검색합니다.
4. 응답 생성 : LLM은 새로운 정보를 쿼리와 결합하여 완전한 응답을 생성합니다.

AI 에이전트에는 이러한 핵심 구성 요소가 있습니다.

대형 언어 모델 (LLMS) : 핵심 프로세서

LLM은 입력을 해석하고 응답을 생성합니다.

• 입력 쿼리 : 사용자의 질문 또는 명령.
• 쿼리 이해 : AI는 입력의 의미와 의도를 분석합니다.
• 응답 생성 : AI는 답장을 공식화합니다.

도구 통합 : 액션 기능

외부 도구는 AI 기능을 확장합니다.

• 문서 리더 : 문서에서 정보를 프로세스하고 추출합니다.
• 분석 도구 : 데이터 분석을 수행합니다.
• 대화 도구 : 대화식 대화를 가능하게합니다.

메모리 시스템 : 상황 인식

메모리는 AI가 과거의 상호 작용을 유지하고 활용할 수 있도록합니다.

• 단기 메모리 : 최근의 상호 작용을 보유하고 있습니다.
• 장기 기억 : 시간이 지남에 따라 정보를 저장합니다.
• 시맨틱 메모리 : 일반적인 지식을 유지합니다.

이는 AI가 사용자 프롬프트, 도구 출력 및 자연어 생성을 통합하는 방법을 보여줍니다.

AI 에이전트는 환경과 상호 작용하여 작업을 수행하거나 목표를 달성하는 자율 시스템입니다. 주요 특성은 다음과 같습니다.

1. 인식 : 환경 데이터 감지 또는 검색.
2. 추론 : 정보에 입각 한 결정을위한 데이터 분석.
3. 행동 : 실제 또는 가상 세계에서 행동을 수행합니다.
4. 학습 : 시간이 지남에 따라 성능을 조정하고 향상시킵니다.

AI 에이전트는 다양한 도메인에서 작업을 처리합니다.

에이전트 걸레 시스템의 중요성

기본 헝겊에는 한계가 있습니다.

1. 검색 타이밍 : 검색이 언제 필요한지 결정하기 어려움.
2. 문서 품질 : 검색된 문서는 쿼리와 일치하지 않을 수 있습니다.
3. 생성 오류 : 모델은 부정확 한 정보를 "환각"할 수 있습니다.
4. 답변 정밀도 : 응답은 쿼리를 직접 해결하지 못할 수 있습니다.
5. 추론 제한 : 복잡한 쿼리를 통해 추론 할 수 없음.
6. 제한된 적응성 : 전략을 동적으로 적응할 수 없음.

에이전트 래그는 이러한 과제를 해결합니다.

1. 맞춤형 솔루션 : 다양한 에이전트 래그 시스템은 다양한 자율성과 복잡성 수준을 수용합니다.
2. 위험 관리 : 각 유형의 범위와 한계를 이해하면 위험을 완화시킵니다.
3. 혁신 및 확장 성 : 비즈니스는 기본에서 정교한 에이전트 시스템으로 확장 할 수 있습니다.

에이전트 래그는 최적의 솔루션을 찾기 위해 계획, 적응 및 반복 할 수 있습니다.

에이전트 래그 : 래그를 AI 요원과 통합합니다

에이전트 래그는 Rag의 구조화 된 검색을 AI 에이전트의 자율성 및 적응성과 결합합니다.

1. 동적 지식 검색 : 에이전트는 즉시 정보를 검색합니다.
2. 지능적인 의사 결정 : 에이전트는 데이터를 처리하고 솔루션을 생성합니다.
3. 작업 지향 실행 : 에이전트는 다단계 작업을 실행하고 변화하는 목표에 적응합니다.
4. 지속적인 개선 : 에이전트는 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다.

에이전트 래그 애플리케이션에는 고객 지원, 콘텐츠 생성, 연구 지원 및 워크 플로 자동화가 포함됩니다. 그것은 강력한 시너지를 나타내며, 시스템이 비교할 수없는 지능과 관련성으로 작동 할 수있게합니다.

(섹션 1-7 섹션 1-7 에이전트 래그 라우터, 쿼리 계획 에이전트 헝겊, 적응성 래그, 에이전트 교정 걸레, 자기 반사 걸레, 투기형 걸레 및 자체 경로 에이전트 래그는 여기에 따라 원래의 입력과 동일한 구조와 내용을 유지하지만 길이로 인해 경미한 구조 조정을 유지 하면서이 섹션이 생략 될 것입니다.

결론

에이전트 래그 시스템은 RAG의 상당한 발전을 나타내며 전통적인 워크 플로를 AI 요원의 자율성과 결합합니다. 다양한 접근 방식은 특정 문제를 해결하고 정확성, 적응성 및 확장 성을 개선합니다. 생성 AI를 고급 검색과 통합함으로써 에이전트 래그는 효율성을 향상시키고 향후 AI 혁신의 단계를 설정합니다. 이러한 기술은 데이터 사용 방식을 재정의하고 워크 플로우를 자동화하며 복잡한 문제를 해결할 준비가되어 있습니다.

위 내용은 AI 에이전트를 구축하기위한 상위 7 개의 에이전트 래그 시스템의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!