Evolusi Rag, Konteks Long LLMS ke Agentic Rag - Analytics Vidhya

Artikel ini meneroka evolusi model AI, yang memberi tumpuan kepada peralihan dari LLM tradisional untuk mendapatkan semula generasi pengambilan (RAG) dan akhirnya, Agentic RAG. Ia menyoroti batasan LLM tradisional dalam melakukan tindakan dunia sebenar dan kemajuan yang ditawarkan oleh RAG dan RAG yang agentik dalam menangani batasan-batasan ini.

Kemajuan utama dilindungi:

• Dari LLMS ke RAG: Artikel terperinci bagaimana RAG meningkatkan LLM dengan mengintegrasikan pangkalan pengetahuan luaran, yang membawa kepada tindak balas yang lebih tepat dan kontekstual. Ia menerangkan proses pengurusan pertanyaan, pengambilan maklumat, dan penjanaan tindak balas dalam sistem RAG.

• Kemunculan Rag Agentik: Rag Agentik membina kain dengan menambahkan lapisan membuat keputusan autonomi. Ini membolehkan sistem bukan sahaja mengambil maklumat tetapi juga memilih secara strategik dan menggunakan alat yang sesuai untuk mengoptimumkan respons dan melaksanakan tugas yang kompleks.

• Penambahbaikan dalam teknologi RAG: Kemajuan terkini seperti algoritma pengambilan semula, caching semantik, dan integrasi multimodal dibincangkan, mempamerkan perkembangan yang berterusan dalam bidang ini.

• Membandingkan ejen RAG dan AI: Perbandingan yang jelas menyoroti perbezaan utama antara RAG (memberi tumpuan kepada pembesaran pengetahuan) dan agen AI (memberi tumpuan kepada tindakan dan interaksi).

• Perbezaan Senibina: Jadual memberikan perbandingan ringkas tentang seni bina konteks panjang LLM, RAG, dan RAG yang agensi, menekankan komponen dan keupayaan mereka yang berbeza. Artikel ini menerangkan manfaat LLMS konteks yang panjang dalam mengendalikan teks yang luas, sambil menonjolkan keberkesanan kos RAG.

• Jalan Self: Pendekatan Hibrid: Artikel memperkenalkan Sendiri, sistem hibrid yang menggabungkan RAG dan konteks yang panjang untuk mencapai keseimbangan antara kos dan prestasi. Ia secara dinamik mengarahkan pertanyaan sama ada RAG atau konteks yang panjang llm berdasarkan kerumitan. Ini menawarkan penyelesaian praktikal untuk pelbagai jenis pertanyaan.

Artikel ini menyimpulkan dengan meringkaskan perbezaan utama dan kes penggunaan bagi setiap jenis model, menekankan bahawa pilihan optimum bergantung kepada keperluan aplikasi tertentu dan kekangan sumber. Bahagian FAQ selanjutnya menjelaskan konsep utama.

Atas ialah kandungan terperinci Evolusi Rag, Konteks Long LLMS ke Agentic Rag - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!