Руководство по агентскому RAG: что делает RAG по-настоящему агентским?

Прежде чем мы углубимся в агентные RAG и агенты ИИ, давайте на минутку признаем, что мир искусственного интеллекта развивается колоссальными темпами. От первоначального ажиотажа вокруг больших языковых моделей (LLM) до практического применения генеративного ИИ (Gen AI), компании постоянно находят новые способы автоматизации задач и более быстрого внедрения инноваций.

Среди этих достижений — концепции автономные агенты ИИ и агентный ИИ, которые представляют собой большой скачок к более автономным и интеллектуальным системам, которые могут не только обрабатывать информацию, но и проактивно выполнять задачи и принимать решения с минимальным участием человека. Для того чтобы эти агенты могли эффективно работать в сложных бизнес-средах, они должны быть оснащены надежными и актуальными знаниями. Важнейшей методикой, которая удовлетворяет эту потребность, является генерация с расширенным поиском (RAG).

Эта статья послужит всеобъемлющим руководством по агентному RAG, уделяя особое внимание взаимосвязи между RAG и агентной природой агентов ИИ. Начнем с краткого обзора RAG и агентов ИИ.

Что такое агенты ИИ?

AI-агенты представляют собой автономные программные объекты, которые могут воспринимать окружающую среду с помощью датчиков и воздействовать на нее с помощью эффекторов для достижения определенных целей.

Они характеризуются способностью принимать решения самостоятельно, учиться на собственном опыте и часто взаимодействовать с другими агентами или людьми. Ключевые характеристики агентов ИИ включают:

• Автономия
• Проактивность
• реактивность
• Целеустремленность

Что такое РАГ?

Генерация с расширенным поиском (RAG) представляет собой структуру, разработанную для расширения возможностей магистров права, позволяя им получать доступ к информации из внешних источников знаний и включать ее в процесс генерации знаний.

A трубопровод РАГ состоит из двух ключевых компонентов:

• Компонент поиска, состоящий из векторной базы данных и модели внедрения, которая отвечает за поиск и извлечение соответствующей информации из внешних источников данных.
• Компонент генерации, который использует LLM для генерации последовательных ответов

Таким образом, вместо того, чтобы полагаться исключительно на данные, на которых они обучались, LLM, использующие RAG, сначала извлекают соответствующие документы или фрагменты информации на основе запроса пользователя, а затем используют эту извлеченную информацию для генерации более точных, контекстно-релевантных и актуальных ответов. Этот подход помогает смягчить такие проблемы, как галлюцинации и отсечение знаний, часто связанные с автономными LLM.

Теперь давайте поговорим о том, что делает RAG агентом.

Что такое агентурный RAG?

Agentic RAG — это продвинутая форма генерации дополненного поиска, где агенты ИИ стратегически интегрированы в конвейер RAG для расширения его возможностей. Вместо фиксированного шага «извлечь, затем сгенерировать» модель рассматривает извлекатель как инструмент, который она может вызвать в любой момент, решая, когда извлекать данные, какие запросы выдавать и как связывать доказательства между несколькими переходами.

Agentic RAG также отслеживает контекст в форме краткосрочной рабочей памяти и долгосрочного состояния. Он помнит, к каким источникам он обращался и что каждый из них показал. Эта запись предотвращает повторные поиски, поддерживает рассуждения в течение нескольких раундов и позволяет системе вызывать прошлые результаты или предпочтения пользователя.

Помимо предоставления динамического интерфейса для извлечения данных, Agentic RAG включает в себя несколько специализированных агентов, которые сотрудничают в рамках конвейера. Каждый агент фильтрует шум, оценивает релевантность извлеченных данных и динамически корректирует параметры извлечения на основе обратной связи в реальном времени.

Короче говоря, Agentic RAG представляет собой значительный шаг на пути к созданию более интеллектуальных, автономных, основанных на знаниях систем искусственного интеллекта.

Как работает агентурный RAG?

Мы знаем, что традиционный RAG обычно включает в себя один запрос, поиск соответствующих документов и генерацию ответа на основе извлеченного контекста и исходного запроса. Агентный RAG, напротив, разбивает процесс на ряд шагов, выполняемых различными интеллектуальными агентами.

Ниже приведена разбивка этапов, которые обычно выполняются в агентурной схеме RAG:

Расширенная обработка запросов: Вместо того, чтобы напрямую встраивать запрос пользователя, агент понимания и разложения запроса Сначала анализирует запрос на предмет его намерения, ключевых сущностей и сложности. Он может разбить сложный запрос на несколько подзапросов.

Интеллектуальный поиск из нескольких источников: The агент поиска берет обработанный запрос (или подзапросы) и извлекает информацию из различных источников знаний. Это может включать векторные базы данных (используя вложения и поиск по сходству), а также графы знаний (используя обход графа), веб (используя стратегии целевого поиска) и потенциально другие структурированные или неструктурированные источники данных. Выбор метода извлечения и источника может быть динамическим на основе анализа запроса.

Объединение и ранжирование контекстной информации: Полученная информация из разных источников собирается агент слияния информации, который добавляет контекст и оценивает релевантность и качество каждой части информации. Он может отфильтровывать избыточную или противоречивую информацию и ранжировать оставшийся контент на основе его релевантности и надежности.

Рассуждение и формулировка плана: Агент рассуждения и планирования берет собранную информацию и разрабатывает пошаговый план для построения ответа и руководства процессом генерации. Он может выполнять задачи рассуждения, такие как синтез информации из нескольких документов, выявление связей и выведение выводов.

Улучшенная генерация с рассуждением: Затем агент генерации использует LLM, но с более структурированным и обоснованным контекстом, предоставленным предыдущими шагами, для генерации более полного и точного ответа.

Оценка и уточнение ответа: Агент уточнения оценивает качество сгенерированного ответа. Если он не соответствует определенным критериям, этот агент может запустить дальнейшие итерации шагов поиска, рассуждения и генерации, потенциально корректируя стратегии других агентов для улучшения ответа.

Координированное управление рабочим процессом: На протяжении всего процесса агент оркестровки управляет потоком информации и координирует действия всех отдельных агентов, гарантируя выполнение каждого шага в правильной последовательности и эффективную передачу информации между ними.

Доставка окончательного ответа: Наконец, выходной агент представляет сгенерированный ответ пользователю.

Зачем предприятиям нужен агентский RAG?

Иными словами, зачем компаниям нужны агенты с искусственным интеллектом, если у них уже есть RAG и LLM?

Изначально RAG появился как способ улучшить языковые модели, обосновав их результаты реальной извлеченной информацией. Однако по мере усложнения вариантов использования становится очевидным, что статический механизм извлечения не может идти в ногу с текучестью и глубиной современных информационных экосистем. Вот в чем агентный RAG помогает компаниям:

Преодоление статических ограничений

Традиционные системы RAG эффективны в дополнении LLM внешними данными, но они с трудом адаптируются на лету. Интеграция автономных агентов ИИ непрерывно управляет, уточняет и проверяет полученную информацию, гарантируя, что генеративный компонент снабжается наиболее релевантным и актуальным контентом.

Как справиться с взрывным ростом данных

С экспоненциальным ростом цифровой информации и все более тонкими запросами организациям нужен более динамичный, саморегулирующийся механизм. Agentic RAG позволяет компаниям использовать LLM для улучшенных идей и непрерывного обучения посредством интеллектуального поиска и обработки информации.

Раздвигая границы автономии

По мере развития моделей ИИ растут и амбиции по созданию систем, которые могут рассуждать, планировать и адаптироваться независимо. Встраивание автономных агентов в конвейер RAG позволяет достичь более высокого уровня оркестровки, поскольку эти интеллектуальные системы активно участвуют в процессах принятия решений относительно того, какие данные извлекать и как их фильтровать, а также как интегрировать их с генеративными выходами.

Доступ к контекстно-зависимым ответам в режиме реального времени

Развитие агентного RAG отражает общеотраслевой спрос на интеллект в реальном времени. Другими словами, компании ищут системы, которые могут самостоятельно корректировать и непрерывно обновлять свою базу знаний. Это имеет решающее значение для точности и приложений, требующих своевременной информации в динамических средах.

Агентский RAG против традиционного RAG

В то время как традиционный RAG сам по себе является высокоэффективным методом улучшения LLM с помощью внешних знаний, агентный RAG отличается тем, что использует автономный ИИ в основных процессах поиска информации и генерации контента. Это приводит к более динамичному и интеллектуальному подходу к интеграции знаний, обеспечивая возможности, выходящие за рамки традиционного конвейера RAG.

Вот различия между традиционным RAG и агентским RAG:

Интеллект в процессе поиска

Традиционный RAG обычно использует более простой механизм поиска, полагаясь на соответствие ключевых слов или семантическое сходство с предварительно проиндексированной базой знаний. Стратегия поиска обычно фиксирована для данного запроса.

Агент RAG использует интеллект автономных агентов для принятия решений о процессе поиска. Эти агенты могут формулировать более сложные запросы, исследовать несколько стратегий поиска и даже выполнять итеративный поиск на основе первоначальных результатов.

Обработка нескольких источников данных

Традиционный RAG можно настроить на поиск по нескольким источникам данных, но этот процесс часто предопределен и менее динамичен.

Агент RAG позволяет агентам разумно выбирать и запрашивать различные источники данных на основе контекста запроса и уже собранной информации. Агенты могут решать, какие источники с наибольшей вероятностью содержат релевантную информацию и как лучше всего получить к ним доступ.

Сложность рабочих процессов

Традиционный RAG Обычно следует линейному рабочему процессу: извлечение соответствующих документов, дополнение запроса и генерация ответа.

Агент RAG поддерживает более сложные и динамичные рабочие процессы. Агенты разбивают сложные запросы на более мелкие шаги, организуют несколько этапов поиска и обработки и даже привлекают различных специализированных агентов для выполнения конкретных задач.

Адаптивность

Традиционный RAG опирается на процесс поиска и генерации, который зачастую менее адаптивен к конкретным нюансам отдельных запросов или меняющимся информационным ландшафтам.

Агент RAG демонстрирует большую адаптивность, поскольку агенты извлекают уроки из прошлых взаимодействий, со временем корректируют свои стратегии поиска и адаптируют обработку информации в зависимости от конкретных требований пользователя и контекста разговора.

Точность и контекстное понимание

Традиционные RAG'ы Точность во многом зависит от качества полученных документов и способности магистра права синтезировать информацию. Контекстное понимание в основном занимается сам LLM.

Агент RAG получает выгоду от агентов ИИ, которые играют более активную роль в обеспечении точности путем перекрестных ссылок на информацию из нескольких источников, отфильтровывания нерелевантных или некачественных данных и анализа извлеченного контента для предоставления LLM более точной и контекстуально насыщенной информации для генерации.

Как компании используют агентский RAG?

Интеграция автономных агентов в системы RAG — это стратегическое переосмысление рабочих процессов корпоративных данных, позволяющее организациям достичь беспрецедентного уровня контекстного интеллекта и точности. На практике агентный RAG обеспечивает контекстно-зависимые и многошаговые ответы, которые выходят далеко за рамки простого взаимодействия с чат-ботом.

Вот функциональные области и варианты использования, которые обслуживает агентский RAG:

Служба поддержки

Компании внедряют агентский RAG в колл-центрах и порталах обслуживания клиентов для быстрого получения актуальных данных (таких как документы политики, руководства по устранению неполадок или информация о заказах в режиме реального времени) и генерации индивидуальных ответов. Ответы на вопросы в режиме реального времени сокращают время разрешения и сокращают ручную работу.

Внутреннее управление знаниями и автоматизация документооборота

Организации используют агентский RAG для автоматической маркировки, организации и синтеза больших объемов внутренних документов, преобразуя их в доступные для поиска базы знаний, которые поддерживают более быстрое принятие решений.

Продажи, маркетинг и бизнес-аналитика (BI)

Отделы продаж и маркетинга используют агентский RAG для создания персонализированных коммуникаций, автоматизации поиска лидов и создания комплексных отчетов по анализу рынка. Это повышает производительность и принятие решений.

Финансовые услуги и управление рисками

В финансах агентские системы RAG помогают в таких задачах, как анализ кредитного риска и соответствие требованиям, извлекая последние рыночные данные и нормативные документы, а затем синтезируя идеи для принятия обоснованных решений. Исследования также демонстрируют применение в создании групп управления модельными рисками для анализа портфеля.

Что необходимо для внедрения архитектуры агентского RAG?

Архитектура Agentic RAG объединяет передовые методы поиска с интеллектуальным, автономным рассуждением для предоставления высокоточных результатов. Но как компании могут преобразовать свои существующие рабочие процессы данных в гибкую, многошаговую, контекстно-зависимую систему? Для достижения этой трансформации требуются три основные возможности.

Во-первых, необходим доступ к передовым LLM и генеративным инструментам ИИ. Эти модели обеспечивают необходимую когнитивную основу, которая управляет разумным принятием решений и тонкими рассуждениями. Во-вторых, надежный уровень интеграции данных необходимо для бесперебойного подключения различных внутренних и внешних источников данных — от структурированных корпоративные базы данных динамическим облачным сервисам и API реального времени. Наконец, недостающим средством является мощная платформа для создания агентов ИИ, которая предлагает интуитивно понятные среды разработки, позволяя нетехническим пользователям проектировать, развертывать и управлять агентами ИИ без проблем.

Такая платформа агента ИИ служит централизованным хабом, который автоматизирует утомительный процесс курирования данных и оркестровки рабочего процесса. Она оптимизирует интеграцию разрозненных источников данных, обеспечивает постоянное качество данных и ускоряет цикл разработки, делая сложные автономные решения ИИ доступными для организаций всех размеров.

Создайте надежную архитектуру агентского RAG с помощью Astera

Astera предлагает визуальную среду перетаскивания, которая упрощает создание, тестирование и развертывание агентов ИИ, построенных вокруг ваших корпоративных данных. Когда вы понимаете свои данные, вы можете напрямую преобразовать этот опыт в создание ИИ, который оказывает реальное влияние.

Astera AI Agent Builder создан для предприятий, которые хотят развернуть агентов ИИ для различных функций. Организации могут разрабатывать такие решения ИИ, как:

• Агенты RAG, которые извлекают ответы и информацию из корпоративных документов, контрактов и баз знаний
• Агенты автоматизации рабочих процессов, которые связывают процессы между отделами для обеспечения бесперебойной работы
• Агенты службы поддержки клиентов, которые понимают и реагируют на потребности клиентов, при необходимости эскалируя сложные проблемы
• Торговые агенты, которые создают персонализированный охват, реагируют на лиды и предоставляют полезную информацию о клиентах
• Маркетинговые агенты, которые создают контент кампании, предлагают предложения по оптимизации и анализируют данные по ключевым показателям
• Агенты по кадрам, которые отвечают на запросы сотрудников относительно политик, льгот и процедур адаптации
• Агенты ИТ и службы поддержки, которые решают технические проблемы и автоматизируют создание заявок
• Финансовые и закупочные агенты, которые составляют сводки бюджета, обрабатывают информацию о поставщиках и обрабатывают запросы, связанные с финансами

Вот почему это понравится вашим командам:

• Расширение прав и возможностей в командах
• Быстрая разработка ИИ-агента
• Прямое подключение к данным
• Бесшовные эксперименты

Готовы ли вы преобразовать свои бизнес-операции с помощью агентского RAG? Посмотрите, как Astera Конструктор агентов ИИ позволяет вашим командам создавать и развертывать интеллектуальных агентов ИИ, которые улучшают бизнес-результаты.