En guide til Agentic RAG: Hvad gør RAG virkelig Agentic?

Inden vi dykker ned i agentiske RAG- og AI-agenter, lad os tage et øjeblik på at erkende, at verden af ​​kunstig intelligens udvikler sig i et enormt tempo. Fra den indledende begejstring omkring store sprogmodeller (LLM'er) til den praktiske anvendelse af generativ AI (Gen AI), finder virksomheder konstant nye måder at automatisere opgaver og innovere hurtigere.

Blandt disse fremskridt er begreberne autonome AI-agenter og agent AI, som repræsenterer et stort spring mod mere autonome og intelligente systemer, der ikke kun kan behandle information, men også proaktivt udføre opgaver og træffe beslutninger med minimal menneskelig involvering. For at disse agenter kan fungere effektivt i komplekse forretningsmiljøer, skal de være udstyret med pålidelig og aktuel viden. En afgørende teknik, der imødekommer dette behov er retrieval-augmented generation (RAG).

Denne artikel vil tjene som en omfattende guide til agentiske RAG, med vægt på forholdet mellem RAG og AI-agenters agentiske karakter. Lad os starte med en kort opsummering af RAG- og AI-agenter.

Hvad er AI-agenter?

AI agenter er autonome softwareenheder, der kan opfatte deres miljø gennem sensorer og handle på dette miljø gennem effektorer for at opnå specifikke mål.

De er kendetegnet ved deres evne til at træffe beslutninger selvstændigt, lære af deres erfaringer og ofte interagere med andre agenter eller mennesker. Nøglekarakteristika for AI-agenter omfatter:

• Autonomi
• Proaktivitet
• Reaktivitet
• Målrettethed

Hvad er RAG?

Retrieval-augmented generation (RAG) er en ramme designet til at forbedre mulighederne for LLM'er ved at give dem adgang til og inkorporere information fra eksterne videnkilder under genereringsprocessen.

A RAG rørledning har to nøglekomponenter:

• En genfindingskomponent, der består af en vektordatabase og en indlejringsmodel, der er ansvarlig for at søge og hente relevant information fra eksterne datakilder
• En generationskomponent, der bruger en LLM til at generere sammenhængende svar

Så i stedet for udelukkende at stole på de data, de blev trænet i, henter LLM'er, der bruger RAG, først relevante dokumenter eller informationsstykker baseret på brugerens forespørgsel og bruger derefter denne hentede information til at generere mere nøjagtige, kontekstuelt relevante og opdaterede svar. Denne tilgang hjælper med at afbøde problemer som hallucinationer og vidensbegrænsning, der ofte er forbundet med selvstændige LLM'er.

Lad os nu tale om, hvad der gør RAG agent.

Hvad er agentisk RAG?

Agentic RAG er en avanceret form for genfinding-augmented generation, hvor AI-agenter er strategisk integreret i RAG-pipelinen for at forbedre dens muligheder. I stedet for et fast "hent og generér"-trin, behandler modellen retrieveren som et værktøj, den kan kalde på et hvilket som helst tidspunkt – beslutter hvornår data skal hentes, hvilke forespørgsler der skal udstedes, og hvordan man sammenkæder beviser på tværs af flere hop.

Agentic RAG sporer også kontekst i form af korttidsarbejdshukommelse og langtidstilstand. Den husker, hvilke kilder den har konsulteret, og hvad hver enkelt afslørede. Denne registrering forhindrer gentagne søgninger, understøtter ræsonnement over flere runder og lader systemet huske tidligere fund eller brugerpræferencer.

Ud over at give en dynamisk grænseflade til datahentning, inkorporerer Agentic RAG flere specialiserede agenter, der samarbejder inden for pipelinen. Hver agent filtrerer støj, vurderer relevansen af ​​hentede data og justerer dynamisk genfindingsparametre baseret på feedback i realtid.

Kort sagt repræsenterer Agentic RAG et væsentligt skridt i retning af at opbygge mere intelligente, autonome, vidensdrevne AI-systemer.

Hvordan virker agent RAG?

Vi ved, at traditionel RAG typisk involverer en enkelt forespørgsel, hentning af relevante dokumenter og generering af et svar baseret på den hentede kontekst og den oprindelige forespørgsel. Agentisk RAG opdeler derimod processen i en række trin, der udføres af forskellige intelligente agenter.

Her er en oversigt over de trin, der typisk følges i den agentiske RAG-pipeline:

Avanceret forespørgselsbehandling: I stedet for direkte at indlejre brugerens forespørgsel, forespørgselsforståelse og nedbrydningsmiddel analyserer først forespørgslen for dens hensigt, nøgleenheder og kompleksitet. Det kan opdele en kompleks forespørgsel i flere underforespørgsler.

Intelligent og multi-kilde hentning: genfindingsagent tager den behandlede forespørgsel (eller underforespørgsler) og henter information fra forskellige videnkilder. Dette kan omfatte vektordatabaser (ved hjælp af indlejringer og lighedssøgning), men også vidensgrafer (ved hjælp af graftraversal), internettet (ved brug af målrettede søgestrategier) og potentielt andre strukturerede eller ustrukturerede datakilder. Valget af genfindingsmetode og kilde kan være dynamisk baseret på forespørgselsanalysen.

Sammensmeltning og rangering af kontekstinformation: De indsamlede oplysninger fra forskellige kilder er indsamlet af informationsfusionsmiddel, som tilføjer kontekst og vurderer relevansen og kvaliteten af ​​hver enkelt information. Det kan frafiltrere overflødige eller modstridende oplysninger og rangere det resterende indhold baseret på dets relevans og pålidelighed.

Begrundelse og planformulering: Begrundelses- og planlægningsagenten tager den indsamlede information og udvikler en trin-for-trin plan for at konstruere svaret og guide generationsprocessen. Det kan udføre ræsonnementopgaver som at syntetisere information fra flere dokumenter, identificere relationer og drage slutninger.

Forbedret generation med ræsonnement: Genereringsagenten bruger derefter en LLM, men med en mere struktureret og begrundet kontekst, som de foregående trin giver, til at generere et mere omfattende og præcist svar.

Responsevaluering og forfining: Forfiningsagenten vurderer kvaliteten af ​​det genererede svar. Hvis det ikke opfylder bestemte kriterier, kan denne agent udløse yderligere iterationer af hentnings-, ræsonnements- og genereringstrinnene og potentielt justere andre agenters strategier for at forbedre svaret.

Koordineret styring af arbejdsgange: Gennem hele denne proces styrer orkestreringsagenten informationsstrømmen og koordinerer alle de individuelle agenters aktiviteter, og sikrer, at hvert trin udføres i den korrekte rækkefølge, og at information sendes effektivt mellem dem.

Endelig svarlevering: Til sidst præsenterer outputagenten det genererede svar for brugeren.

Hvorfor har virksomheder brug for agent RAG?

For at sige det anderledes, hvorfor har virksomheder brug for AI-agenter, når de allerede har RAG og LLM'er?

I begyndelsen opstod RAG som en måde at forbedre sprogmodeller ved at jorde deres output med hentet information fra den virkelige verden. Men efterhånden som use cases bliver mere komplekse, er det tydeligt, at en statisk genfindingsmekanisme ikke kan holde trit med flydende og dybde i moderne informationsøkosystemer. Her er, hvad agentic RAG hjælper virksomheder med:

Overvinde statiske begrænsninger

Traditionelle RAG-systemer er effektive til at supplere LLM'er med eksterne data, men alligevel kæmper de for at tilpasse sig i farten. Integrationen af ​​autonome AI-agenter administrerer, forfiner og verificerer løbende hentet information, hvilket sikrer, at den generative komponent fødes med det mest relevante, opdaterede indhold.

Håndtering af eksplosionen af ​​data

Med den eksponentielle vækst af digital information og stadig mere nuancerede forespørgsler har organisationer brug for en mere dynamisk, selvregulerende mekanisme. Agentic RAG giver virksomheder mulighed for at udnytte LLM'er til forbedret indsigt og kontinuerlig læring gennem intelligent informationssøgning og -behandling.

At flytte grænserne for autonomi

Efterhånden som AI-modeller udvikler sig, stiger ambitionen om at bygge systemer, der kan ræsonnere, planlægge og tilpasse uafhængigt. Indlejring af autonome agenter i RAG-pipelinen giver mulighed for et højere niveau af orkestrering, da disse intelligente systemer er aktivt engageret i beslutningsprocesser vedrørende, hvilke data der skal hentes og hvordan de filtreres, og hvordan de integreres med generative output.

Få adgang til kontekstbevidste svar i realtid

Udviklingen af ​​agent RAG afspejler en branchedækkende efterspørgsel efter real-time intelligens. Med andre ord søger virksomheder mod systemer, der kan selvkorrigere og opdatere deres vidensbase løbende. Dette er afgørende for nøjagtighed og applikationer, der kræver rettidig indsigt i dynamiske miljøer.

Agentisk RAG vs. Traditionel RAG

Mens traditionelle RAG i sig selv er en yderst effektiv metode til at forbedre LLM'er med ekstern viden, differentierer agentisk RAG sig ved at engagere autonom AI inden for kerneprocesserne for informationssøgning og indholdsgenerering. Dette fører til en mere dynamisk og intelligent tilgang til videnintegration, hvilket muliggør kapaciteter, der rækker ud over den traditionelle RAG-pipeline.

Her er forskellene mellem traditionel RAG og agent RAG:

Intelligens i hentning

Traditionel RAG anvender typisk en mere ligetil genfindingsmekanisme, der er afhængig af søgeordsmatching eller semantisk lighed med en forudindekseret vidensbase. Hentningsstrategien er generelt fast for en given forespørgsel.

Agent RAG udnytter intelligensen fra autonome agenter til at træffe beslutninger om genfindingsprocessen. Disse agenter kan formulere mere sofistikerede forespørgsler, udforske flere hentningsstrategier og endda udføre iterativ hentning baseret på de indledende resultater.

Håndtering af flere datakilder

Traditionel RAG kan være konfigureret til at søge på tværs af flere datakilder, men processen er ofte foruddefineret og mindre dynamisk.

Agent RAG gør det muligt for agenter på intelligent vis at udvælge og forespørge forskellige datakilder baseret på konteksten af ​​forespørgslen og de allerede indsamlede oplysninger. Agenter kan beslutte, hvilke kilder der med størst sandsynlighed vil indeholde relevant information, og hvordan de bedst får adgang til dem.

Kompleksiteten af ​​arbejdsgange

Traditionel RAG følger generelt en lineær arbejdsgang: Hent relevante dokumenter, forstærk prompten og generer svaret.

Agent RAG understøtter mere komplekse og dynamiske arbejdsgange. Agenter opdeler komplekse forespørgsler i mindre trin, orkestrerer flere genfindings- og behandlingsstadier og involverer endda forskellige specialiserede agenter til specifikke opgaver.

Tilpasningsevne

Traditionel RAG er afhængig af en hentnings- og genereringsproces, der ofte er mindre tilpasningsdygtig over for de specifikke nuancer i individuelle forespørgsler eller udviklende informationslandskaber.

Agent RAG udviser større tilpasningsevne, da agenter lærer af tidligere interaktioner, justerer deres genfindingsstrategier over tid og skræddersy informationsbehandlingen baseret på brugerens specifikke krav og konteksten for samtalen.

Nøjagtighed og kontekstuel forståelse

Traditionelle RAG'er nøjagtigheden afhænger i høj grad af kvaliteten af ​​de hentede dokumenter og LLM's evne til at syntetisere informationen. Kontekstuel forståelse varetages primært af LLM selv.

Agent RAG drager fordel af AI-agenter, der spiller en mere aktiv rolle i at sikre nøjagtighed ved at krydshenvise information fra flere kilder, frafiltrere irrelevante data eller data af lav kvalitet og ræsonnere over det hentede indhold for at give LLM'en mere raffineret og kontekstuelt rig information til generering.

Hvordan bruger virksomheder agenter RAG?

Integrering af autonome agenter i RAG-systemer er en strategisk genopfindelse af virksomhedens dataworkflows, der gør det muligt for organisationer at opnå hidtil usete niveauer af kontekstuel intelligens og præcision. I praksis muliggør agentisk RAG kontekstbevidste og flertrinssvar, der rækker langt ud over simple chatbot-interaktioner.

Her er de funktionelle områder og use cases, som agentic RAG henvender sig til:

Kundesupport

Virksomheder implementerer agent RAG i callcentre og kundeserviceportaler for hurtigt at hente opdaterede data (såsom politikdokumenter, fejlfindingsvejledninger eller ordreoplysninger i realtid) og generere skræddersyede svar. Spørgsmålsbesvarelse i realtid reducerer løsningstiden og reducerer den manuelle arbejdsbyrde.

Intern videnstyring og dokumentautomatisering

Organisationer bruger agentisk RAG til automatisk at tagge, organisere og syntetisere store mængder af interne dokumenter og omdanne dem til søgbare vidensbaser, der understøtter hurtigere beslutningstagning.

Salg, marketing og business intelligence (BI)

Salgs- og marketingteams bruger agentiske RAG til at generere personlig kommunikation, automatisere leadprospektering og producere omfattende markedsanalyserapporter. Dette forbedrer produktiviteten og beslutningstagningen.

Finansiel service og risikostyring

Inden for økonomi hjælper agentiske RAG-systemer med opgaver som kreditrisikoanalyse og compliance ved at hente de seneste markedsdata og regulatoriske dokumenter og derefter syntetisere indsigt til informeret beslutningstagning. Forskning demonstrerer også applikationer til at opbygge modelrisikostyringshold til porteføljeanalyse.

Hvad har du brug for for at implementere den agentiske RAG-arkitektur?

Agentisk RAG-arkitektur kombinerer avancerede genfindingsmetoder med intelligent, autonom ræsonnement for at levere meget nøjagtige output. Men hvordan kan virksomheder transformere deres eksisterende dataarbejdsgange til et agilt, multi-trins, kontekstbevidst system? At opnå denne transformation kræver tre kerneegenskaber.

For det første er adgang til banebrydende LLM'er og generative AI-værktøjer afgørende. Disse modeller giver det nødvendige kognitive grundlag, der driver intelligent beslutningstagning og nuanceret ræsonnement. For det andet en robust dataintegrationslag er nødvendig for problemfrit at forbinde forskellige interne og eksterne datakilder – fra strukturerede virksomhedsdatabaser til dynamiske skytjenester og realtids-API'er. Endelig er den manglende aktiverer en kraftfuld AI-agentbyggerplatform, der tilbyder intuitive udviklingsmiljøer, der gør det muligt for ikke-tekniske brugere at designe, implementere og administrere AI-agenter uden friktion.

Sådan en AI-agentplatform fungerer som en centraliseret hub, der automatiserer den kedelige proces med datakurering og workflow-orkestrering. Det strømliner integrationen af ​​forskellige datakilder, sikrer ensartet datakvalitet og accelererer udviklingscyklussen – hvilket gør sofistikerede, autonome AI-løsninger tilgængelige for organisationer af alle størrelser.

Byg en pålidelig agent RAG-arkitektur med Astera

Astera tilbyder et visuelt, træk-og-slip-miljø, der forenkler oprettelsen, testningen og implementeringen af ​​AI-agenter bygget op omkring dine virksomhedsdata. Når du forstår dine data, kan du direkte omsætte denne ekspertise til at bygge AI, der gør en reel indflydelse.

Astera AI Agent Builder er bygget til virksomheder, der ønsker at implementere AI-agenter på tværs af forskellige funktioner. Organisationer kan udvikle AI-løsninger som:

• RAG-agenter, der henter svar og indsigt fra virksomhedens dokumenter, kontrakter og vidensbaser
• Workflow-automatiseringsagenter, der forbinder processer på tværs af afdelinger for at sikre en problemfri drift
• Kundesupportagenter, der forstår og reagerer på kundernes behov og eskalerer komplekse problemer, når det er nødvendigt
• Salgsagenter, der genererer personlig opsøgende kontakt, reagerer på kundeemner og producerer handlingsvenlig kontoindsigt
• Marketingagenter, der laver kampagneindhold, tilbyder optimeringsforslag og analyserer data omkring nøglemålinger
• HR-agenter, der adresserer medarbejderforespørgsler vedrørende politikker, fordele og onboarding-procedurer
• IT- og helpdesk-agenter, der løser tekniske problemer og automatiserer billetoprettelse
• Finans- og indkøbsagenter, der genererer budgetoversigter, behandler leverandøroplysninger og håndterer finansrelaterede forespørgsler

Her er grunden til, at dine hold vil elske det:

• Empowerment på tværs af teams
• Hurtig AI-agentudvikling
• Direkte dataforbindelse
• Sømløs Eksperimentering

Klar til at transformere din virksomhed med agent RAG? Se hvordan Astera AI Agent Builder giver dine teams mulighed for at bygge og implementere intelligente AI-agenter, der driver forretningsresultater.