Sistem Rag Agentik 7 Teratas untuk Membina Ejen AI

2024 menyaksikan peralihan daripada menggunakan LLMS untuk penjanaan kandungan untuk memahami kerja dalaman mereka. Eksplorasi ini membawa kepada penemuan agen AI - sistem pengendalian sistem autonomi dan keputusan dengan intervensi manusia yang minimum. Membina pada 2023 Presentasi Generasi Pengambilan Pengambilan (RAG), 2024 menyaksikan kebangkitan aliran kerja RAG yang agentik, merevolusi pelbagai industri. 2025 dijangka menjadi "tahun ejen AI," dengan sistem autonomi ini mengubah produktiviti dan membentuk semula industri melalui sistem RAG yang agensi.

Aliran kerja ini, yang didorong oleh ejen AI yang mampu membuat keputusan dan pelaksanaan tugas yang rumit, meningkatkan produktiviti dan mentakrifkan penyelesaian masalah untuk individu dan organisasi. Peralihan dari alat statik ke proses yang dinamik, yang didorong oleh ejen telah membuka kunci kecekapan yang tidak pernah berlaku sebelum ini, membuka jalan bagi inovasi yang lebih besar pada tahun 2025. Panduan ini meneroka pelbagai jenis sistem RAG yang agentik dan seni bina mereka.

Jadual Kandungan

• Sistem Rag Agentik: Menggabungkan Rag dan Agentic AI
• Kepentingan sistem kain ragut
• Rag Agentik: Mengintegrasikan kain dengan ejen AI
• 1. Router Rag Agentic
• 2. Rag Agentik Permintaan Permintaan
• 3. Kain penyesuaian
• 4. Rag pembetulan agentik
• 5. RAG REFLEKSIAL Diri
• 6. Kain spekulatif
• 7. Self-route Agentic Rag

Sistem Rag Agentik: Menggabungkan Rag dan Agentic AI

Agentic Rag hanyalah ejen AI RAG. Mari kita periksa RAG dan Sistem AI AIS (ejen AI).

Apakah RAG (Generasi Pengambilan Pengambilan)?

RAG meningkatkan model AI generatif dengan menggabungkan sumber pengetahuan luaran. Ia berfungsi seperti berikut:

• Komponen Pengambilan : Mengambil maklumat yang relevan dari sumber luaran (pangkalan data, dokumen, API).
• Augmentation : Maklumat yang diambil panduan model generatif.
• Generasi : AI generatif mensintesis pengetahuan yang diambil untuk menghasilkan output.

RAG amat berguna untuk pertanyaan kompleks atau domain yang memerlukan pengetahuan khusus, khusus.

Apakah ejen AI?

Pertimbangkan aliran kerja ejen AI yang menjawab: "Siapa yang memenangi euro pada tahun 2024? Berikan butiran!"

1. Prompt awal : Pengguna memasukkan pertanyaan.
2. Pemprosesan LLM dan Pemilihan Alat : LLM menafsirkan pertanyaan dan memilih alat (contohnya, carian web).
3. Pelaksanaan Alat dan Pengambilan Konteks : Alat mengambil maklumat yang relevan.
4. Generasi Respons : LLM menggabungkan maklumat baru dengan pertanyaan untuk menghasilkan respons lengkap.

Ejen AI mempunyai komponen teras ini:

Model Bahasa Besar (LLMS): Pemproses Teras

LLMS mentafsirkan input dan menghasilkan respons:

• Pertanyaan Input : Soalan atau Perintah Pengguna.
• Pemahaman pertanyaan : AI menganalisis makna dan niat input.
• Generasi Respons : AI merumuskan balasan.

Integrasi Alat: Keupayaan Tindakan

Alat luaran memanjangkan fungsi AI:

• Pembaca Dokumen : Proses dan mengekstrak maklumat dari dokumen.
• Alat analisis : Melaksanakan analisis data.
• Alat perbualan : Membolehkan dialog interaktif.

Sistem memori: kesedaran kontekstual

Memori membolehkan AI mengekalkan dan menggunakan interaksi masa lalu:

• Memori jangka pendek : Memegang interaksi baru-baru ini.
• Memori jangka panjang : Menyimpan maklumat dari masa ke masa.
• Memori Semantik : Mengekalkan pengetahuan umum.

Ini menggambarkan bagaimana AI mengintegrasikan arahan pengguna, output alat, dan generasi bahasa semulajadi.

Ejen AI adalah sistem autonomi yang melaksanakan tugas atau mencapai objektif dengan berinteraksi dengan persekitaran mereka. Ciri -ciri utama termasuk:

1. Persepsi : Mengesan atau mengambil data alam sekitar.
2. Penalaran : Menganalisis data untuk keputusan yang dimaklumkan.
3. Tindakan : Melaksanakan tindakan di dunia sebenar atau maya.
4. Pembelajaran : Mengadaptasi dan meningkatkan prestasi dari masa ke masa.

Ejen AI mengendalikan tugas di pelbagai domain.

Kepentingan sistem kain ragut

Rag asas mempunyai batasan:

1. Masa pengambilan semula : Kesukaran menentukan apabila pengambilan diperlukan.
2. Kualiti Dokumen : Dokumen yang diambil mungkin tidak sejajar dengan pertanyaan.
3. Kesalahan generasi : Model mungkin "halusinasi" maklumat yang tidak tepat.
4. Jawapan Ketepatan : Tanggapan tidak boleh secara langsung menangani pertanyaan.
5. Keterbatasan Penalaran : Ketidakupayaan untuk alasan melalui pertanyaan kompleks.
6. Kesesuaian terhad : Ketidakupayaan untuk menyesuaikan strategi secara dinamik.

Agentic Rag menangani cabaran ini:

1. Penyelesaian yang disesuaikan : Sistem RAG yang berbeza -beza memenuhi tahap autonomi dan kerumitan yang berbeza -beza.
2. Pengurusan Risiko : Memahami skop dan batasan setiap jenis mengurangkan risiko.
3. Inovasi & Skalabilitas : Membolehkan perniagaan untuk skala dari sistem ejen asas hingga canggih.

Agentic Rag boleh merancang, menyesuaikan diri, dan berulang untuk mencari penyelesaian yang optimum.

Rag Agentik: Mengintegrasikan kain dengan ejen AI

RAG Agentic menggabungkan pengambilan semula berstruktur RAG dengan autonomi dan kesesuaian ejen AI:

1. Pengambilan Pengetahuan Dinamik : Ejen mengambil maklumat di-fly.
2. Pengambilan keputusan pintar : Ejen memproses data dan menjana penyelesaian.
3. Pelaksanaan Berorientasikan Tugas : Ejen melaksanakan tugas multi-langkah dan menyesuaikan diri dengan perubahan objektif.
4. Peningkatan berterusan : Ejen meningkatkan prestasi mereka dari masa ke masa.

Aplikasi RAG Agentik termasuk sokongan pelanggan, penciptaan kandungan, bantuan penyelidikan, dan automasi aliran kerja. Ia mewakili sinergi yang kuat, membolehkan sistem beroperasi dengan kecerdasan dan kaitan yang tidak tertandingi.

(Seksyen 1-7 yang memperincikan router Rag Agentik, Perancangan Permintaan Rag Agentic, Rag Adaptive, Rag Pembetulan Agentik, Rag Refektif Sendiri, Rag Spekulatif, dan Rag Agentik Juara Sendiri akan diikuti di sini, mengekalkan struktur dan kandungan yang sama seperti input asal tetapi dengan penyesuaian kecil untuk perapian.

Kesimpulan

Sistem Rag Agentik mewakili kemajuan yang ketara dalam RAG, menggabungkan aliran kerja tradisional dengan autonomi agen AI. Pelbagai pendekatan menangani cabaran tertentu, meningkatkan ketepatan, kebolehsuaian, dan skalabiliti. Dengan mengintegrasikan AI generatif dengan pengambilan lanjutan, Agentic RAG meningkatkan kecekapan dan menetapkan peringkat untuk inovasi AI masa depan. Teknologi ini bersedia untuk mentakrifkan semula bagaimana kami menggunakan data, mengautomasikan aliran kerja, dan menyelesaikan masalah yang rumit.

Atas ialah kandungan terperinci Sistem Rag Agentik 7 Teratas untuk Membina Ejen AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!