Bau von LLM-Agents für RAG von Grund auf und darüber hinaus: Ein umfassender Leitfaden

LLMs wie GPT-3, GPT-4 und ihre Open-Source-Pendants haben oft Schwierigkeiten mit der Abrufung aktueller Informationen und können manchmal Halluzinationen oder falsche Informationen generieren.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die die Leistung von LLMs mit externer Wissensabrufung kombiniert. RAG ermöglicht es uns, LLM-Antworten in tatsächlichen, aktuellen Informationen zu gründen, was die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von AI-generiertem Inhalt erheblich verbessert.

In diesem Blogbeitrag werden wir erkunden, wie man LLM-Agents für RAG von Grund auf aufbaut, indem wir tief in die Architektur, Implementierungsdetails und fortgeschrittene Techniken eintauchen. Wir werden alles abdecken, von den Grundlagen von RAG bis hin zur Erstellung komplexer Agents, die in der Lage sind, komplexe Überlegungen und Aufgaben auszuführen.

Bevor wir mit dem Aufbau unseres LLM-Agents beginnen, sollten wir verstehen, was RAG ist und warum es wichtig ist.

RAG, oder Retrieval-Augmented Generation, ist ein hybrider Ansatz, der Informationsabrufung mit Textgenerierung kombiniert. In einem RAG-System:

• Wird eine Abfrage verwendet, um relevante Dokumente aus einer Wissensbasis abzurufen.
• Werden diese Dokumente dann zusammen mit der ursprünglichen Abfrage in ein Sprachmodell eingegeben.
• Generiert das Modell eine Antwort basierend auf der Abfrage und den abgerufenen Informationen.

RAG