Agentisk RAG (Retrieval Augmented Generation) är ett ramverk där en agent aktivt hämtar och använder relevant information från en kunskapsbas för att förbättra genereringen av svar, vilket säkerställer att de är korrekta och kontextuellt lämpliga.
Vad händer när man kombinerar kraften i Retrieval Augmented Generation (RAG) med agentiska AI-system? Du får agentiska RAG-system, en sofistikerad metod för att skapa AI-modeller som inte bara genererar högkvalitativt, kontextuellt relevant innehåll utan också arbetar med en hög grad av autonomi och anpassningsförmåga. I traditionella RAG-system hämtar modellen information från en databas eller korpus för att informera genereringsprocessen, vilket säkerställer att resultaten är grundade i tillförlitlig och aktuell information. Men när denna funktion integreras med agentisk AI kan modellen dynamiskt bestämma när och hur denna hämtningsmekanism ska användas, baserat på kontext och uppgift.
Agentiska RAG-system är särskilt användbara i komplexa, dynamiska miljöer där möjligheten att komma åt och integrera ny information är avgörande. Med agentisk RAG kan AI fatta mer nyanserade beslut, anpassa sig till nya situationer och till och med förbättra sina egna resultat över tid genom att lära av sina interaktioner och resultaten av sina handlingar.
Agentisk RAG är en banbrytande AI-modell som introducerar AI-agenter i RAG-pipelinen för att förstärka informationshämtning och flexibilitet. Dessa agenter kan automatisera uppgifter, få åtkomst till externa data, skapa anpassade utdata och utveckla sina resultat genom kontinuerligt lärande. Att lägga till agentisk AI i RAG-system gör AI-applikationer smartare och mer oberoende.
Traditionella RAG-system (Retrieval Augmented Generation) använder semantisk sökning för att hämta relevant information från olika datakällor. Agentiska RAG-system tar detta ett steg längre genom att använda AI-agenter för att förbättra informationshämtningsprocessen. Dessa agenter kan utföra olika funktioner, som:
Genom att integrera dessa AI-agenter kan agentiska RAG-system ge mer exakta, anpassningsbara och användarcentrerade informationshämtningsmöjligheter.
Agentisk RAG erbjuder flera betydande fördelar jämfört med traditionella RAG-system, inklusive:
Låt autonoma AI-agenter förändra arbetssättet i alla roller, arbetsflöden och branscher.
Agentiska RAG-system har ett brett användningsområde inom olika branscher och områden. Några anmärkningsvärda exempel inkluderar:
Agentiska RAG-system har potential att förändra ett flertal sektorer genom att höja upplevelserna och stärka stödet för både anställda och kunder.
Agentiska RAG-system har många fördelar, men det har också vissa utmaningar och begränsningar. Agentiska RAG-system förlitar sig på högkvalitativ data, så bristfälliga eller otillräckliga datauppsättningar kan påverka systemets tillförlitlighet och resultat. Agentiska RAG-system väcker också viktiga etiska frågor kring dataskydd, transparens och ansvarsskyldighet.
Dessutom kan utbildning och implementering av agentiska RAG-system vara kostsamt, särskilt för storskaliga tillämpningar. Brist på riktlinjer och bästa metoder kan hindra ett brett införande.
Den goda nyheten är att pågående forskning och framsteg inom AI-teknik kontinuerligt tar itu med och mildrar dessa begränsningar, vilket banar väg för ett bredare införande av agentiska RAG-system i olika tillämpningar.
Agentisk RAG (Retrieval Augmented Generation) är en kombination av AI-agenternas möjlighet att resonera och utföra åtgärder med styrkan i att RAG kan hämta information som förbättrar kontextuell förståelse och ger bättre svar.
Standard-RAG hämtar information och skickar den direkt till en LLM, men AI-agenten i agentisk RAG kan på ett intelligent sätt bestämma vad som ska hämtas, när det ska hämtas och hur det ska användas i flerstegsresonemang.
Fördelarna är bland annat mer exakta och kontextuellt relevanta svar, färre hallucinationer i LLM:er, förbättrade problemlösningsfunktioner och möjligheten att få tillgång till och använda extern, uppdaterad information dynamiskt.
Det är användbart vid komplexa frågesvar, kunskapsintensiva uppgifter, dynamisk informationshämtning, situationer som kräver syntes med flera källor och för att minska beroendet av statiska träningsdata.
AI-agenten fungerar som en intelligent orkestrerare som fattar beslut om att söka i externa kunskapsbaser, omformulera frågor, utvärdera hämtad information samt att integrera den i resonemang och genererade svar.
Komponenterna består av en stor språkmodell (LLM), en hämtningsmodul (för externa data), en planerings-/resonemangsmodul för agenten och eventuellt ett gränssnitt för verktygsanvändning.
Utmaningarna kan handla om att hantera komplexiteten i dynamisk informationshämtning, säkerställa tillförlitligheten hos externa källor, kontrollera beräkningskostnader och hantera tvetydiga användaravsikter.
AI gav stöd åt skribenterna och redaktörerna som skapade den här artikeln.
Titta närmare på hur det går till att bygga agenter i vårt bibliotek.
Lansera Agentforce med hastighet, förtroende och ROI som du kan mäta.
Berätta vad du behöver så hjälper vi dig vidare.
