Ein tiefer Einblick in die KI-Architektur

Künstliche Intelligenz hat sich schnell weiterentwickelt und die Welt der KI hat sich von Chatbots, die Texte schreiben können, zu Systemen gewandelt, die schlussfolgern, Wissen abrufen und Maßnahmen ergreifen können. Hinter diesem Fortschritt stehen drei grundlegende Intelligenzkonstrukte: Giant Language Fashions (LLMs), Retrieval-Augmented Technology (RAG) und KI-Agenten. Der Vergleich zwischen LLMs, RAG und KI-Agenten ist wichtig, um zu verstehen, wie heutige KI-Systeme denken, lernen und handeln.

Oft werden sie zusammen als Technologiethemen bezeichnet, aber jedes stellt eine andere Ebene der Intelligenz dar: Das LLM dient als Argumentationsmaschine, RAG verbindet es mit Echtzeitwissen und der Agent setzt diese Argumentation in reale Maßnahmen um. Für jeden, der heute KI-basierte Systeme entwirft oder nutzt, ist es unerlässlich zu verstehen, wie sich beide unterscheiden und wie sie zusammenarbeiten.

Die einfache Analogie: Gehirn, Wissen und Entscheidung

Es ist sehr hilfreich, diese drei als Elemente eines lebenden Programs zu betrachten.

• Der LLM ist das Gehirn. Es kann zwangsläufig schlussfolgern, etwas erschaffen und reden, denkt aber nur über das nach, was es weiß.
• LAPPEN füttert dieses Gehirn und verbindet den Geist mit Bibliotheken, Datenbanken und Dwell-Quellen.
• Ein KI-Agent ist derjenige, der die Entscheidungen trifft und das Gehirn und seine Werkzeuge zum Planen, Handeln und Erreichen von Zielen nutzt.

Diese einfache Metapher fängt die Beziehung zwischen den dreien ein. LLMs liefern Informationen, RAG aktualisiert diese Informationen und Agenten geben ihnen Richtung und Zweck.

Große Sprachmodelle: Der Denkkern

Ein Giant Language Mannequin (LLM) liegt praktisch jedem modernen KI-Device zugrunde. LLMs, wie z GPT-4, ClaudeUnd Zwillingewerden mit riesigen Textmengen aus Büchern, Web sites, Code und Forschungsarbeiten geschult. Sie lernen die Struktur und Bedeutung der Sprache kennen und entwickeln die Fähigkeit zu erraten, welches Wort in einem Satz als nächstes kommen sollte. Aus dieser einzelnen Fähigkeit entwickelt sich ein breites Spektrum an Fähigkeiten: Zusammenfassen, Denken, Übersetzen, Erklären und Schaffen.

Die Stärke eines LLM liegt in seinem kontextuellen Verständnis. Es kann eine Frage beantworten, daraus schließen, was gefragt wird, und eine hilfreiche oder sogar kluge Antwort hervorbringen. Aber diese Intelligenz hat eine entscheidende Einschränkung: Sie ist statisch. Das Modell baute lediglich eine Wissensbasis auf, die zum Zeitpunkt des Trainings aufgezeichnet wurde. Sein Speicher ermöglicht es ihm nicht, neue Fakten abzurufen, aktuelle Ereignisse nachzuschlagen oder auf personal Daten zuzugreifen.

Ein LLM ist additionally sehr clever, aber losgelöst von seiner Umgebung; Es kann beeindruckende Denksprünge machen, ist aber über seine Ausbildung hinaus nicht mit der Welt verbunden. Aus diesem Grund kann es manchmal getrost zu falschen Aussagen kommen, die als „Halluzinationen„.

Trotz dieser Einschränkungen eignen sich LLMs hervorragend für Aufgaben, bei denen es um Verständnis, Kreativität oder Spezifität in der Sprache geht. Sie eignen sich zum Schreiben, Zusammenfassen, Unterrichten, Generieren von Code und Brainstorming. Wenn es jedoch auf Genauigkeit und Aktualität ankommt, benötigen sie Hilfe in Kind von RAG.

Retrieval-Augmented Technology: Der KI neues Wissen vermitteln

Retrieval-Augmented Technology (RAG) ist ein Muster, bei dem die Intelligenz eines Modells durch seinen Bedarf an aktuellem, realem Wissen erweitert wird. Das Muster selbst ist ziemlich einfach: Rufen Sie relevante Informationen aus einer externen Quelle ab und stellen Sie sie als Kontext bereit, bevor das Modell eine Antwort generiert.

Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, durchsucht das System zunächst eine Wissensdatenbank, bei der es sich um eine Dokumentenbibliothek, eine Datenbank oder eine Vektorsuchmaschine handeln kann, die eine Einbettung des Textes indiziert. Die relevantesten Passagen aus der Wissensdatenbank werden abgerufen und in die Eingabeaufforderung integriert, um eine Antwort vom LLM zu generieren. Das LLM wird seine Schlussfolgerung sowohl auf der Grundlage seiner eigenen internen Überlegungen als auch der neuen bereitgestellten Informationen ziehen.

Dies ermöglicht den Übergang von einem statischen Modell zu einem dynamischen. Auch ohne Umschulung des LLM können aktuelle, fachbezogene und sachliche Informationen genutzt werden. RAG erweitert im Wesentlichen den Speicher des Modells über das hinaus, worauf es trainiert wurde.

Die Vorteile liegen unmittelbar auf der Hand.

• Die sachliche Genauigkeit verbessert sich, da das Modell abgerufenen Textual content anstelle von durch Inferenz generiertem Textual content nutzt.
• Das Wissen bleibt aktuell, da jederzeit neue Dokumente zur Datenbank hinzugefügt werden können.
• Die Transparenz verbessert sich, da Entwickler prüfen können, welche Dokumente verwendet wurden, während das Modell eine Antwort generiert.

RAG ist ein wichtiger Schritt in der Entwicklung der KI-Architektur. RAG verbindet effektiv die Argumentationsstärke von LLMs und die abgestimmte Verankerung von Fakten im wirklichen Leben. Es ist diese Kombination, die einen intelligenten Textgenerator in einen zuverlässigen Assistenten bei der Ergänzung und Zusammenarbeit verwandelt.

Mehr lesen: Vektordatenbank

KI-Agenten: Vom Wissen zum Handeln

Während LLMs denken und RAG informieren können, können sie dies nicht, und hier kommen die KI-Agenten ins Spiel.

Ein Agent umschließt ein Sprachmodell mit einem Regelkreis, der ihm Entscheidungsfreiheit verleiht. Anstatt nur Fragen zu beantworten, kann es Entscheidungen treffen, Instruments aufrufen und Aufgaben erledigen. Mit anderen Worten: Es redet nicht nur; das tut es.

Agenten agieren in der Schleife von Wahrnehmung, Planung, Aktion und Reflexion. Sie interpretieren zunächst ein Ziel, entscheiden über die Schritte, um es zu erreichen, führen die Schritte mithilfe verfügbarer Instruments oder APIs aus, beobachten das Ergebnis und überarbeiten es bei Bedarf. Dies ermöglicht es einem Agenten, komplexe, mehrstufige Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu verwalten, einschließlich Suchen, Analysieren, Zusammenfassen und Berichten.

Ein KI-Agent könnte beispielsweise ein Thema recherchieren, zu dem er eine Präsentation erstellen möchte, unterstützende Daten abrufen, diese zu einer Zusammenfassung für ein Foliendeck zusammenfassen und dieses zusammenfassende Foliendeck dann per E-Mail versenden. Eine andere Agentur könnte sich wiederholende Arbeitsabläufe verwalten, Systeme überwachen oder die Terminplanung übernehmen. Das LLM liefert die Argumentation und Entscheidungsfindung, und das umgebende Agentengerüst sorgt für Struktur und Kontrolle.

Der Bau solcher Systeme erfordert eine durchdachte Planung. Agenten sind im Vergleich zu viel komplexer Chatbotseinschließlich Fehlerbehandlung, Zugriffsrechte und Überwachung. Sie benötigen Sicherheitsmechanismen, um unbeabsichtigte Aktionen zu vermeiden, insbesondere beim Einsatz externer Instruments. Intestine konzipierte Agenten können jedoch Hunderte Stunden menschlichen Denkens zum Leben erwecken und Sprachmodelle in digitale Arbeiter umsetzen.

Wie die drei zusammenarbeiten

Die passende Mischung hängt vom Anwendungsfall ab.

Wenn Sie ein LLM für reine Sprachaufgaben verwenden möchten: Schreiben, Zusammenfassen, Übersetzen oder Erklären.

• Verwenden Sie RAG, wenn Sie Wert auf Genauigkeit, Aktualität oder Domänenspezifität legen, beispielsweise bei der Beantwortung von Fragen aus internen Dokumenten oder technischen Handbüchern.
• Setzen Sie einen Agenten ein, wenn echte Autonomie erforderlich ist: wenn Sie Systeme zum Begründen, Implementieren und Verwalten von Arbeitsabläufen benötigen;

In all diesen Fällen werden bei komplexen Anwendungen die Schichten oft zusammen verwendet: die LLM-Begründung, die RAG-Schicht für sachliche Korrektheit und der Agent, der definiert, was die nächsten Aktionen sein sollen.

Den richtigen Ansatz wählen

Die richtige Mischung hängt von der Aufgabe ab.

• Nutzen Sie ein eigenständiges LLM für rein sprachbasierte Aufgaben (z. B. Schreiben, Zusammenfassen, Übersetzen oder Erklären).
• Verwenden Sie RAG, wenn es auf Genauigkeit, Zeitsensibilität oder domänenspezifisches Wissen ankommt, beispielsweise bei der Beantwortung von Fragen auf der Grundlage interner Dokumente (z. B. Richtlinien, interne Memos usw.) oder eines technischen Handbuchs.
• Verwenden Sie einen Agenten, wenn Sie auch echte Autonomie benötigen: Systeme, die entscheiden, handeln und Arbeitsabläufe verwalten können.

Es gibt viele Fälle, in denen diese Schichten für komplexe Anwendungen zusammengesetzt werden. Das LLM übernimmt die Argumentation, die RAG-Schicht gewährleistet die sachliche Richtigkeit und der Agent entscheidet, was das System als Nächstes tatsächlich tut.

Herausforderungen und Überlegungen

Die Mischung aus LLMs, RAG und Brokers ist zwar stark, bringt aber auch neue Verpflichtungen mit sich.

Bei der Arbeit mit RAG-Pipelines müssen Entwickler die Kontextlänge und die Kontextbedeutung berücksichtigen und verwalten, um sicherzustellen, dass das Modell gerade über genügend Informationen verfügt, um auf dem Boden zu bleiben. Sicherheits- und Datenschutzaspekte sind von größter Bedeutung, insbesondere bei der Verwendung sensibler oder geschützter Daten. Agenten müssen mit strengen Sicherheitsmechanismen ausgestattet sein, da sie autonom agieren können.

Die Bewertung ist eine weitere Herausforderung. Herkömmliche Metriken wie Genauigkeit können die Argumentationsqualität, die abgerufene Relevanz oder die Erfolgsquote für eine abgeschlossene Aktion nicht bewerten. Da KI-Systeme immer wirksamer werden, benötigen wir various Mittel zur Leistungsbewertung, die auch Transparenz, Zuverlässigkeit und ethisches Verhalten berücksichtigen.

Mehr lesen: Grenzen der KI

Abschluss

Der Fortschritt von LLMs über RAG zu KI-Agenten ist eine logische Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz: von Denksystemen über Lernsysteme bis hin zu Handlungssystemen.

LLMs sorgen für Argumentation und Sprachverständnis, RAG wandelt diese Intelligenz in korrekte, aktuelle Informationen um und Agenten wandeln beides in absichtliches, autonomes Handeln um. Zusammen bilden sie die Grundlage für tatsächliche intelligente Systeme, die nicht nur Informationen verarbeiten, sondern auch den Kontext verstehen, Entscheidungen treffen und zielgerichtete Maßnahmen ergreifen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Zukunft der KI in den Händen von LLMs für das Denken, RAGs für das Wissen und Agenten für das Handeln liegt.

Häufig gestellte Fragen

Hallo, ich bin Janvi, ein leidenschaftlicher Knowledge-Science-Fanatic, der derzeit bei Analytics Vidhya arbeitet. Meine Reise in die Welt der Daten begann mit einer tiefen Neugier, wie wir aus komplexen Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen können.