Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, einen Kuchen ohne Rezept zu backen. Sie erinnern sich vielleicht an ein paar Kleinigkeiten, aber es besteht die Möglichkeit, dass Ihnen etwas Wichtiges entgeht. Dies ähnelt der Funktionsweise traditioneller Giant Language Fashions (LLMs): Sie sind brillant, aber manchmal fehlen spezifische, aktuelle Informationen.
Der Naiver RAG Paradigma stellt die früheste Methodik dar, die kurz nach der breiten Einführung von ChatGPT an Bedeutung gewann. Dieser Ansatz folgt einem traditionellen Prozess, der Indizierung, Abruf und Generierung umfasst und oft als „Retrieve-Learn“-Framework bezeichnet wird.
Das folgende Bild veranschaulicht eine Naive-RAG-Pipeline:
Dieses Bild zeigt die Naive RAG-Pipeline von der Abfrage bis zum Abruf und der Antwort | Bild vom Autor
Die Implementierung von Agentic RAG mit LangChain geht noch einen Schritt weiter. Im Gegensatz zum naiven RAG-Ansatz führt Agentic RAG das Konzept eines „Agenten“ ein, der aktiv mit dem Abfragesystem interagieren kann, um die Qualität der generierten Ausgabe zu verbessern.
Definieren wir zunächst, was Agentic RAG ist.
Was ist Agentic RAG?
Agentic RAG (Agent-Primarily based Retrieval-Augmented Technology) ist ein innovativer Ansatz zur Beantwortung von Fragen in mehreren Dokumenten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die ausschließlich auf großen Sprachmodellen basieren, verwendet Agentic RAG intelligente Agenten, die im Laufe der Zeit planen, schlussfolgern und lernen können.
Diese Agenten sind für den Vergleich von Dokumenten, die Zusammenfassung bestimmter Dokumente und die Auswertung von Zusammenfassungen verantwortlich. Dies bietet einen flexibleren und dynamischeren Rahmen für die Beantwortung von Fragen, da die Agenten bei der Erledigung komplexer Aufgaben zusammenarbeiten.
Die Schlüsselkomponenten von Agentic RAG sind:
- Dokumentagenten: Verantwortlich für die Beantwortung von Fragen und die Zusammenfassung in den entsprechenden Dokumenten.
- Meta-Agent: Der Agent der obersten Ebene, der die Dokumentagenten überwacht und ihre Bemühungen koordiniert.
Diese hierarchische Struktur ermöglicht es Agentic RAG, die Stärken sowohl der einzelnen Dokumentagenten als auch des Meta-Agenten zu nutzen, was zu verbesserten Fähigkeiten bei Aufgaben führt, die strategische Planung und differenzierte Entscheidungsfindung erfordern.
Dieses Bild veranschaulicht die verschiedenen Agentenebenen vom Agenten der obersten Ebene bis hinunter zu den untergeordneten Dokumentagenten | Quelle: LamaIndex
Vorteile der Verwendung von Agentic RAG
Die Verwendung einer agentenbasierten Implementierung in Retrieval-Augmented Technology (RAG) bietet mehrere Vorteile, darunter Aufgabenspezialisierung, Parallelverarbeitung, Skalierbarkeit, Flexibilität und Fehlertoleranz. Dies wird im Folgenden ausführlich erläutert:
- Aufgabenspezialisierung: Agentenbasiertes RAG ermöglicht eine Aufgabenspezialisierung zwischen verschiedenen Agenten. Jeder Agent kann sich auf einen bestimmten Aspekt der Aufgabe konzentrieren, z. B. Dokumentabruf, Zusammenfassung oder Beantwortung von Fragen. Diese Spezialisierung verbessert die Effizienz und Genauigkeit, indem sichergestellt wird, dass jeder Agent für seine zugewiesene Rolle intestine geeignet ist.
- Parallelverarbeitung: Agenten in einem agentenbasierten RAG-System können parallel arbeiten und verschiedene Aspekte der Aufgabe gleichzeitig verarbeiten. Diese Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung führt zu schnelleren Reaktionszeiten und einer verbesserten Gesamtleistung, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datensätze oder komplexer Aufgaben.
- Skalierbarkeit: Die Architekturen des agentenbasierten RAG sind von Natur aus skalierbar. Dem System können bei Bedarf neue Agenten hinzugefügt werden, sodass es steigende Arbeitslasten bewältigen oder zusätzliche Funktionen integrieren kann, ohne dass die Gesamtarchitektur wesentlich geändert werden muss. Diese Skalierbarkeit stellt sicher, dass das System wachsen und sich im Laufe der Zeit an veränderte Anforderungen anpassen kann.
- Flexibilität: Diese Systeme bieten Flexibilität bei der Aufgabenzuweisung und Ressourcenverwaltung. Agenten können je nach Arbeitslast, Priorität oder spezifischen Anforderungen dynamisch Aufgaben zugewiesen werden, was eine effiziente Ressourcennutzung und Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Arbeitslasten oder Benutzeranforderungen ermöglicht.
- Fehlertoleranz: Agentenbasierte RAG-Architekturen sind von Natur aus fehlertolerant. Wenn ein Agent ausfällt oder nicht mehr verfügbar ist, können andere Agenten ihre Aufgaben unabhängig voneinander weiter ausführen, wodurch das Risiko von Systemausfällen oder Datenverlusten verringert wird. Diese Fehlertoleranz verbessert die Zuverlässigkeit und Robustheit des Techniques und gewährleistet einen unterbrechungsfreien Dienst auch bei Ausfällen oder Störungen.
Nachdem wir nun gelernt haben, was es ist, werden wir im nächsten Teil agentenbasiertes RAG implementieren.
Shittu Olumide ist ein Softwareentwickler und technischer Autor, der mit Leidenschaft modernste Technologien nutzt, um überzeugende Geschichten zu schreiben, mit einem scharfen Auge für Particulars und einem Händchen für die Vereinfachung komplexer Konzepte. Sie finden Shittu auch auf Þjórsárden.