Agentic Rag untuk menganalisis masalah pelanggan

Artikel ini meneroka Agentic RAG, teknik AI yang maju yang meningkatkan keupayaan model bahasa besar (LLMS). Tidak seperti tradisional, atau "naif," RAG, yang secara pasif mengambil maklumat, Agentic RAG menggabungkan ejen autonomi untuk mengurus proses pengambilan data dan membuat keputusan secara aktif. Peningkatan ini membolehkan penalaran dan pengendalian pertanyaan yang lebih canggih.

Rag Agentik: Peningkatan yang kuat

RAG Agentic menggabungkan kekuatan generasi pengambilan semula (RAG) dengan kuasa membuat keputusan agen AI. Pendekatan hibrid ini mewujudkan rangka kerja di mana pengambilan semula dan generasi disepadukan dalam sistem multi-agen. Ejen boleh meminta maklumat khusus dan membuat keputusan yang tepat berdasarkan data yang diambil, menghasilkan respons yang lebih tepat dan kontekstual yang relevan.

Agentic Rag vs. Naive Rag: Perbezaan Utama

Perbezaan teras terletak pada peranan aktif ejen. Rag naif hanya mengambil data apabila diminta, sementara Agentic Rag menggunakan ejen untuk menentukan kapan , bagaimana , dan apa yang harus diambil. Pendekatan proaktif ini adalah penting untuk mengendalikan tugas-tugas kompleks yang memerlukan penalaran pelbagai langkah. Rag Naif bergelut dengan:

• Ringkasan: Menyintesis maklumat dari pelbagai sumber.
• Perbandingan: Menganalisis dan membezakan data dari sumber yang berbeza.
• Pertanyaan pelbagai bahagian: Menangani soalan yang memerlukan langkah-langkah berurutan dan pengumpulan maklumat.

Aplikasi Rag Agentik Dunia Sebenar

Penambahan ejen AI membuka banyak aplikasi yang memerlukan penalaran pelbagai langkah:

• Penyelidikan undang -undang: Membandingkan dokumen undang -undang dan mengenal pasti klausa utama.
• Analisis pasaran: Menjalankan analisis kompetitif jenama terkemuka.
• Diagnosis perubatan: Mengintegrasikan data pesakit dengan penyelidikan terkini.
• Analisis Kewangan: Pemprosesan Laporan Kewangan dan Menjana Wawasan Pelaburan Utama.
• Pematuhan: Memastikan pematuhan peraturan dengan membandingkan dasar dengan undang -undang.

Membina Rag Agentic dengan Python dan Crewai

Bahagian ini menunjukkan membina sistem RAG yang agentik menggunakan Python dan Crewai untuk menganalisis tiket sokongan pelanggan. Contohnya menggunakan dataset isu pelanggan untuk pelbagai produk teknologi.

Sistem ini meringkaskan aduan pelanggan teratas untuk setiap jenama. Langkah -langkah melibatkan:

1. Memasang perpustakaan: Memasang pakej Python yang diperlukan ( llama-index , crewai ).
2. Mengimport perpustakaan: Mengimport modul yang diperlukan.
3. Data Membaca: Memuatkan dataset isu pelanggan.
4. Menetapkan kunci API: Mengkonfigurasi kunci API OpenAI.
5. Inisialisasi LLM: Mengemukakan model bahasa yang besar.
6. Mewujudkan Indeks dan Enjin Pertanyaan: Membina Indeks Kedai Vektor untuk Mencari Cekap.
7. Mewujudkan alat: Membuat alat berdasarkan enjin pertanyaan.
8. Ejen Menentukan: Menentukan ejen dengan peranan tertentu ("Penganalisis Tiket Pelanggan," "Pakar Kandungan Produk").
9. Mewujudkan tugas: Menugaskan tugas kepada ejen.
10. Menegaskan krew: Menjalankan ejen dan tugas secara berurutan.

Kesimpulan: Masa Depan Rag

RAG Agentic mewakili kemajuan yang ketara dalam generasi pengambilan semula. Keupayaannya untuk mengendalikan pertanyaan yang kompleks dan memberikan lebih banyak pandangan yang bernuansa menjadikannya alat yang berkuasa di pelbagai industri. Penggunaan Python dan Crewai memudahkan proses pelaksanaan, menjadikan teknologi ini lebih mudah diakses oleh pemaju.

Takeaways Kunci:

• Pengambilan keputusan dinamik Agentic Rag melepasi batasan Rag Naif.
• Ia cemerlang dalam pertanyaan kompleks yang memerlukan penalaran pelbagai langkah.
• Ia mendapati aplikasi dalam pelbagai bidang yang menuntut analisis data lanjutan.
• Crewai memudahkan pelaksanaan Python langsung.
• Ia boleh disesuaikan dengan pelbagai senario analisis data.

Soalan Lazim (Soalan Lazim):

• S1: Apakah perbezaan utama antara kain ragut dan naif? A1: RAG Agentic menggunakan ejen aktif untuk membuat keputusan, sementara RAG naif pasif mengambil maklumat.

• S2: Kenapa perjuangan rag naif dengan pertanyaan yang kompleks? A2: Sifat pasifnya mengehadkan keupayaannya untuk mengendalikan sintesis maklumat dan sintesis maklumat yang kompleks.

• S3: Bagaimana Rag Agentik digunakan dalam senario dunia sebenar? A3: Ia digunakan dalam domain sokongan undang -undang, perubatan, kewangan, dan pelanggan untuk analisis data lanjutan.

• S4: Bolehkah saya melaksanakan Rag Agentic menggunakan Python? A4: Ya, menggunakan perpustakaan seperti Crewai.

• S5: Industri mana yang paling banyak mendapat manfaat daripada Agentic Rag? A5: Industri yang berurusan dengan analisis data yang kompleks, seperti undang -undang, penjagaan kesihatan, kewangan, dan sokongan pelanggan.

(Nota: URL imej kekal tidak berubah.)

Atas ialah kandungan terperinci Agentic Rag untuk menganalisis masalah pelanggan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!