Rag vs Agentic Rag: Panduan Komprehensif - Analytics Vidhya

Panduan ini meneroka evolusi dari generasi pengambilan semula (RAG) kepada rakan sejawatannya yang lebih canggih, Agentic Rag. Kami akan menyelidiki fungsi, perbezaan, dan aplikasi praktikal mereka.

Pertama, mari kita jelaskan apa itu kain. Ia adalah rangka kerja yang memberi kuasa kepada model bahasa besar (LLMS) untuk mengakses dan menggunakan maklumat yang relevan, semasa, dan konteks dari sumber luaran. Ini berbeza dengan LLMS yang beroperasi semata-mata pada pengetahuan pra-terlatih mereka, yang boleh ketinggalan zaman atau tidak lengkap, yang membawa kepada ketidaktepatan.

Fungsi teras Rag melibatkan tiga langkah:

1. Pengambilan semula (R): Mencari data yang berkaitan dari pangkalan data luaran atau repositori pengetahuan.
2. Augmentation (a): Mengintegrasikan data yang diambil ini ke dalam prompt LLM.
3. Generasi (g): LLM menggunakan prompt yang diperkaya untuk menghasilkan tindak balas yang lebih tepat dan kontekstual yang relevan.

Jadual di bawah menyoroti perbezaan utama antara menggunakan RAG dan tidak menggunakannya:

Kategori	Tanpa kain	Dengan kain
Ketepatan	Terdedah kepada ketidaktepatan dan halusinasi	Berasaskan sumber luaran yang dapat disahkan
Ketepatan masa	Terhad kepada data terlatih; berpotensi ketinggalan zaman	Akses kepada maklumat masa nyata, terkini
Kejelasan kontekstual	Berjuang dengan pertanyaan yang samar -samar	Kejelasan dan kekhususan yang lebih baik melalui konteks
Penyesuaian	Terhad kepada data terlatih	Boleh disesuaikan dengan data khusus pengguna dan sumber peribadi
Skop carian	Terhad kepada pengetahuan dalaman	Keupayaan carian luas di pelbagai sumber
Kebolehpercayaan	Potensi tinggi untuk kesilapan	Kebolehpercayaan yang dipertingkatkan melalui pengesahan sumber
Gunakan kes	Tugas umum	Aplikasi dinamik, intensif data
Ketelusan	Kekurangan petikan sumber	Memberi rujukan sumber yang jelas

Walau bagaimanapun, RAG menghadapi cabaran: memastikan pemahaman kontekstual yang tepat, mensintesis maklumat dari pelbagai sumber, dan mengekalkan ketepatan dan kaitan pada skala.

Di sinilah Rag Agentic muncul sebagai penyelesaian yang lebih maju. Agentic Rag memperkenalkan "ejen" yang secara bijak menguruskan proses pengambilan dan penjanaan. Ejen ini memutuskan sumber-sumber mana yang hendak dirujuk, meningkatkan keupayaannya untuk mengendalikan tugas-tugas yang kompleks dan pelbagai.

Agentic Rag memanfaatkan pelbagai jenis ejen, termasuk ejen penghalaan (mengarahkan pertanyaan), ejen perancangan pertanyaan (menguraikan pertanyaan kompleks), dan agen React (menggabungkan penalaran dan tindakan). Ejen -ejen ini bekerjasama untuk mengoptimumkan keseluruhan proses.

Aspek penting dalam RAG agentik adalah keupayaannya untuk mengendalikan penalaran multi-langkah dan menyesuaikan diri dengan maklumat masa nyata. Ini berbeza dengan kain tradisional, yang biasanya terhad kepada pertanyaan satu langkah.

Jadual berikut meringkaskan perbezaan utama antara kain rag dan rag:

Ciri	Rag	RAG AGENS
Kerumitan tugas	Pertanyaan mudah	Kompleks, tugas pelbagai langkah
Membuat keputusan	Terhad	Membuat keputusan autonomi oleh ejen
Penalaran Multi-Langkah	Pertanyaan satu langkah	Cemerlang dalam penalaran pelbagai langkah
Peranan utama	Menggabungkan LLM dengan pengambilan semula	Ejen pintar mengatur keseluruhan proses
Data masa nyata	Tidak semestinya mampu	Direka untuk integrasi data masa nyata
Kesedaran konteks	Terhad	Kesedaran konteks yang tinggi

Contoh praktikal membina sistem kain rag yang mudah menggunakan Langchain disediakan dalam teks asal, bersama dengan contoh yang lebih maju menggunakan Watsonx.ai IBM dan model granit-3.0-8B-instruksi. Contoh -contoh ini menunjukkan pelaksanaan dan keupayaan kedua -dua RAG dan Agentic RAG.

Kesimpulannya, sementara RAG meningkatkan prestasi LLM dengan ketara, RAG Agentic mewakili kemajuan yang besar, membolehkan aplikasi yang lebih kompleks, dinamik, dan kontekstual yang sedar. Pilihan di antara mereka bergantung kepada kerumitan tugas dan keperluan untuk penyesuaian masa nyata. RAG Agentic adalah pilihan pilihan untuk tugas-tugas yang canggih yang memerlukan penalaran pelbagai langkah dan integrasi data masa nyata. Seksyen Soalan Lazim dalam teks asal memberikan penjelasan lanjut mengenai perkara -perkara ini.

Atas ialah kandungan terperinci Rag vs Agentic Rag: Panduan Komprehensif - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!