Was ist Agentenlappen?
Agentic Rag kombiniert die Stärken des traditionellen Lappen-wo Großsprachenmodelle (LLMs) im externen Kontext abrufen und gemahlen werden-und agierische Entscheidungen und Werkzeuge. Im Gegensatz zu statischen Ansätzen bietet Agentic Rag AI -Agenten, die Abruf, Technology, Abfrageplanung und iteratives Denken orchestrieren. Diese Agenten wählen autonom Datenquellen, verfeinern Abfragen, rufen APIs/Instruments auf, validieren Kontext und Selbstkorrektur in einer Schleife, bis die beste Ausgabe erzeugt wird. Das Ergebnis sind tiefere, genauere und kontextsensitive Antworten, da der Agent den Workflow dynamisch an jede Abfrage anpassen kann.
Warum nicht nur Vanille -Lappen?
Vanilla Rag kämpft mit unterspezifizierten Fragen, Multi-Hop-Argumentation und lauten Korpora. Agentenmuster adressieren dies durch Hinzufügen:
- Planung / Abfrageabteilung (Plan-dann-Retieve).
- Bedingte Abruf (entscheiden Wenn Abrufen ist erforderlich, von welche Quelle).
- Selbstreflexions- / Korrekturschleifen (Erkennen Sie schlechtes Abrufen und versuchen Sie es mit Alternativen).
- Graph-bewusstes Erkundung (Erzählung/relationale Entdeckung anstelle einer Flat -Chunk -Suche).
Anwendungsfälle und Anwendungen
In vielen Branchen wird Agentic Rag eingesetzt, um komplexe Probleme zu lösen, die traditionelle Lappen angehen können.
- Kundenbetreuung: Ermächtigt KI -Helpdesks, die Antworten an den Kundenkontext und die Bedürfnisse der Kunden anzupassen, Probleme schneller zu lösen und aus früheren Tickets für kontinuierliche Verbesserungen zu lernen.
- Gesundheitspflege: Hilft Klinikern mit evidenzbasierten Empfehlungen durch Abrufen und Synthese von medizinischen Literatur, Patientenakten und Behandlungsrichtlinien, die diagnostische Präzision und Patientensicherheit.
- Finanzen: Automatisiert die Analyse, das Risikomanagement und die Überwachung der regulatorischen Einhaltung von Vorschriften, indem sie über die Regulierungsaktualisierungen und Transaktionsdaten in Echtzeit argumentieren und die manuellen Aufwand erheblich verringern.
- Ausbildung: Liefert ein personalisiertes Lernen durch adaptives Abrufen von Inhalten und individuelle Lernpläne, wodurch das Engagement und die Ergebnisse der Schüler verbessert werden.
- Internes Wissensmanagement: Findet, überprüft und leitet interne Dokumente, wodurch der Zugriff auf wichtige Informationen für Unternehmensteams optimiert wird.
- Enterprise Intelligence: Automatisiert die Multi-Step-KPI-Analyse, die Trenderkennung und die Erzeugung von Berichten, indem externe Daten und API-Integrationen mit intelligenter Abfrageplanung eingesetzt werden.
- Wissenschaftliche Forschung: Forscher hilft den Forschern, rasch Literaturübersichten durchzuführen und Erkenntnisse zu extrahieren, wodurch die manuelle Überprüfungszeit verknüpft wird.
Open-Supply-Frameworks
- Langgraph (Langchain) -erstklassige Staatsmaschinen für Multi-Actra-/Agent-Workflows; inklusive Agentenlappen Tutorial (Bedingte Abruf, Wiederholungen). Stark für die Kontrolle des Graph-Stils über Schritte.
- Llamaindex – „Agentenstrategien / Datenagenten“ für die Planung und das Werkzeug verwenden bei vorhandenen Abfragemotoren; Kurswaren und Kochbücher verfügbar.
- Heuhaufen (Deepset) – Agenten + Studio -Rezepte für Agentic Rag, einschließlich bedingter Routing und Internet -Fallback. Gute Verfolgung, Produktionsdokumente.
- DSPY – programmatisches LLM -Engineering; Wirkstoffe im React-Stil mit Abruf und Optimierung; Passt Groups, die deklarative Pipelines und Stimmen wollen.
- Microsoft Graphrag -Forschungsbeamter Ansatz, der ein Wissensgraphen für die narrative Entdeckung entwickelt; Offene Materialien und Papier. Splendid für unordentliche Korpora.
- Raptor (Stanford) – Hierarchischer Zusammenfassungbaum verbessert das Abruf für lange Korpora; Arbeitet als Vorablauf in Agentenstapeln.
Anbieter/verwaltete Plattformen
- AWS -Grundgestein Agenten (AgentCore) -Multi-Agent-Laufzeit mit Sicherheit, Speicher, Browser-Software und Gateway-Integration; Entwickelt für die Bereitstellung von Unternehmen.
- Azure AI Foundry + Azure AI -Suche – verwaltete Lappenmuster, Indizes und Agentenvorlagen; Integriert sich in die Vorschau von Azure OpenAI -Assistenten.
- Google Vertex AI: RAG Engine & Agent Builder – Managed Orchestration und Agent Tooling; Hybrid -Abruf- und Agentenmuster.
- Nvidia Nemo – Retriever nims und Agenten -Toolkit Für Werkzeuge von Agenten; Integriert sich in Langchain/llamaindex.
- Cohere Brokers / Instruments API -Tutorials und Bausteine für mehrstufige Agentenlappen mit nativen Werkzeugen.
Wichtige Vorteile des agierenden Lappen
- Autonome mehrstufige Argumentation: Agenten planen und führen die beste Abfolge von Werkzeuggebrauch und Abruf aus, um die richtige Antwort zu erreichen.
- Zielgesteuerte Workflows: Systeme verfolgen die Benutzerziele anpassend und überwinden die Einschränkungen linearer Rag -Pipelines.
- Selbstverifizierung und Verfeinerung: Agenten überprüfen die Genauigkeit des abgerufenen Kontextes und erzeugte Ausgaben, wodurch Halluzinationen reduziert werden.
- Multi-Agent-Orchestrierung: Komplexe Abfragen werden von spezialisierten Agenten zusammengearbeitet und gemeinsam gelöst.
- Größere Anpassungsfähigkeit und kontextbezogenes Verständnis: Systeme lernen aus Benutzerinteraktionen und passen sich an verschiedene Domänen und Anforderungen an.
Beispiel: Auswahl eines Stapels
- Forschung Copilot über lange PDFs & Wikis → Lamaindex oder Langgraph + Raptor -Zusammenfassungen; Optionale GraphRag -Schicht.
- Enterprise Helpdesk → Haystack -Agent mit bedingter Routing und Internet -Fallback; oder AWS -Grundgestein Agenten für verwaltete Laufzeit und Governance.
- Daten/Bi -Assistent → DSPY (programmatische Wirkstoffe) mit SQL -Werkzeugadaptern; Azure/Scheitelpunkt für verwaltete Lappen und Überwachung.
- Hochsicherheitsproduktion → Managed Agent Companies (Bedrock Agentcore, Azure AI Foundry) zur Standardisierung von Speicher-, Identitäts- und Werkzeuggateways.
Agentic Rag definiert das, was mit generativem KI möglich ist, und verwandelt traditionelle Lappen in dynamische, adaptive und tief integrierte Systeme für Unternehmen, Forschung und Entwickler.
FAQ 1: Was unterscheidet den Agentenlappen von traditionellem Lappen?
Agentic Rag fügt autonomes Denken, Planungs- und Software-Gebrauch hinzu, um die Technology abzurufen, sodass die KI Abfragen verfeinern, Informationen aus mehreren Quellen und Selbstkorrektur synthetisieren kann, anstatt nur Daten zu holen und zusammenzufassen.
FAQ 2: Was sind die Hauptanwendungen von Agentenlappen?
Agentic Rag wird häufig für die Unterstützung von Kundenunterstützung, Unterstützung im Gesundheitswesen, Finanzanalysen, Bildung, Enterprise Intelligence, Wissensmanagement und Forschung verwendet und über komplexe Aufgaben hervorgerufen, die mehrstufige Argumentation und dynamische Kontextintegration erfordern.
FAQ 3: Wie verbessern Agentenlag -Systeme die Genauigkeit?
Agenten-Lag-Agenten können den Kontext und die Antworten des abgerufenen Überprüfungen verifizieren und kreuzen, indem sie mehrere Datenquellen iterativ abfragen und deren Ausgaben verfeinern, wodurch Fehler und Halluzinationen reduziert werden, die in grundlegenden Lag-Pipelines üblich sind.
FAQ 4: Kann Agentic Rag vor Ort oder in der Cloud bereitgestellt werden?
Die meisten Frameworks bieten sowohl lokale als auch Cloud-Bereitstellungsoptionen an, unterstützt die Sicherheitsanforderungen und die nahtlose Integration in proprietäre Datenbanken und externe APIs für versatile Architekturentscheidungen.
Michal Sutter ist ein Datenwissenschaftler bei einem Grasp of Science in Information Science von der College of Padova. Mit einer soliden Grundlage für statistische Analyse, maschinelles Lernen und Datentechnik setzt Michal aus, um komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.