Εξέλιξη RAG – Ένας Οδηγός για το Agentic RAG

Τι είναι RAG (Retrieval-Augmented Generation);

Retrieval-Augmented Generation (RAG) είναι μια τεχνική που συνδυάζει τις δυνατότητες των μεγάλων μοντέλων γλωσσών (LLMs) με την εξωτερική ανάκτηση δεδομένων για τη βελτίωση της ποιότητας και της σχετικότητας των γεννημένων απαντήσεων. Τα παραδοσιακά LLMs χρησιμοποιούν τις προ-εκπαιδευμένες βάσεις γνώσεων, ενώ οι αγωγοί RAG θα ερωτήσουν εξωτερικές βάσεις δεδομένων ή έγγραφα σε χρόνο εκτέλεσης και θα ανακτήσουν σχετικές πληροφορίες για να τις χρησιμοποιήσουν στη δημιουργία πιο ακριβών και πλουσιότερων απαντήσεων. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε περιπτώσεις όπου η ερώτηση είναι είτε σύνθετη, είτε ειδική, είτε βασίζεται σε einen δεδομένο χρονικό διάστημα, δεδομένου ότι οι απαντήσεις του μοντέλου είναι ενημερωμένες και εμπλουτισμένες με ενημερωμένες πληροφορίες τομέα.

Το Παρόν Τοπίο RAG

Τα μεγάλα μοντέλα γλωσσών έχουν επαναπροσδιορίσει πώς έχουμε πρόσβαση και επεξεργαζόμαστε πληροφορίες. Η εξάρτηση αποκλειστικά από τις εσωτερικές προ-εισαγμένες γνώσεις, ωστόσο, θα μπορούσε να περιορίσει την ευελιξία των απαντήσεών τους – ιδιαίτερα για σύνθετες ερωτήσεις. Η Retrieval-Augmented Generation αντιμετωπίζει αυτό το πρόβλημα επιτρέποντας στα LLMs να αποκτήσουν και να αναλύσουν δεδομένα από άλλες διαθέσιμες εξωτερικές πηγές για να παράγουν πιο ακριβείς και ενημερωμένες απαντήσεις.

Η πρόσφατη ανάπτυξη στην ανάκτηση πληροφοριών και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, ιδιαίτερα LLM και RAG, ανοίγει νέες πορείες αποδοτικότητας και εξειδίκευσης. Αυτές οι εξελίξεις θα μπορούσαν να αξιολογηθούν στις ακόλουθες ευρείες πτυχές:

1. Βελτιωμένη Ανάκτηση Πληροφοριών: Η βελτίωση της ανάκτησης πληροφοριών στα συστήματα RAG είναι khá σημαντική για την αποτελεσματική λειτουργία. Πρόσφατες εργασίες έχουν αναπτύξει διάφορους διανυσματικούς, αλγορίθμους επαναταξινόμησης, υβριδικές μεθόδους αναζήτησης για τη βελτίωση της ακριβούς αναζήτησης.
2. Σημαντική Καταχώρηση: Αυτό αποδεικνύεται ως ένας από τους κύριους τρόπους με τους οποίους μειώνεται το υπολογιστικό κόστος χωρίς να χάσει τη συνεχή απάντηση. Αυτό σημαίνει ότι οι απαντήσεις στις τρέχουσες ερωτήσεις καταχωρούνται μαζί με το σημασιολογικό και πραγματολογικό контέκστ τους, το οποίο προάγει ταχύτερες χρόνους απάντησης και παρέχει συνεπείς πληροφορίες.
3. Πολυμεσική Ενοποίηση: Εκτός από τα συστήματα LLM και RAG που βασίζονται σε κείμενο, αυτή η προσέγγιση καλύπτει επίσης τις οπτικές και άλλες μορφές του πλαισίου. Αυτό επιτρέπει την πρόσβαση σε μεγαλύτερη ποικιλία πηγών υλικού και οδηγεί σε απαντήσεις που είναι ολοένα και πιο εξειδικευμένες και ακριβείς.

Προκλήσεις με τις Παραδοσιακές Αρχιτεκτονικές RAG

Ενώ το RAG εξελίσσεται για να ανταποκριθεί στις διαφορετικές ανάγκες. Υπάρχουν ακόμη προκλήσεις που στέκονται μπροστά στις Παραδοσιακές Αρχιτεκτονικές RAG:

• Σύνοψη: Η σύνοψη μεγάλων εγγράφων μπορεί να είναι δύσκολη. Αν το έγγραφο είναι εκτενές, η παραδοσιακή αρχιτεκτονική RAG μπορεί να παραβλέψει σημαντικές πληροφορίες επειδή λαμβάνει μόνο τα κορυφαία K κομμάτια.
• Σύγκριση Εγγράφων: Η αποτελεσματική σύγκριση εγγράφων παραμένει μια πρόκληση. Το πλαίσιο RAG συχνά οδηγεί σε μια ατελή σύγκριση επειδή επιλέγει τα κορυφαία K τυχαία κομμάτια από κάθε έγγραφο τυχαία.
• Ανάλυση Δομημένων Δεδομένων: Είναι δύσκολο να χειριστεί δομημένα αριθμητικά δεδομένα ερωτήσεων, όπως το να καθορίσετε πότε ένας υπάλληλος θα πάρει την επόμενη άδεια ανάπαυσης ανάλογα με το που ζει. Η ακριβής ανάκτηση και ανάλυση δεδομένων δεν είναι ακριβείς με αυτά τα μοντέλα.
• Χειρισμός Ερωτήσεων με Πολλαπλά Μέρη: Η απάντηση σε ερωτήσεις με πολλαπλά μέρη παραμένει περιορισμένη. Για παράδειγμα, το να ανακαλύψουμε κοινά μοτίβα αδειών σε όλες τις περιοχές σε một μεγάλη οργάνωση είναι δύσκολο όταν περιορίζεται στα K κομμάτια, περιορίζοντας την πλήρη έρευνα.

 Μετατόπιση προς το Agentic RAG

Agentic RAG χρησιμοποιεί έξυπνους πράκτορες για να απαντήσει σε σύνθετες ερωτήσεις που απαιτούν προσεκτική σχεδίαση, πολλαπλή ορθολογική σκέψη και την ενοποίηση εξωτερικών εργαλείων. Αυτοί οι πράκτορες εκτελούν τις δουλειές ενός ικανού ερευνητή, οδηγώντας με δεξιοτητα μέσα από πολλά έγγραφα, συγκρίνοντας δεδομένα, συνθετώντας ευρήματα και παράγοντας πλήρεις και ακριβείς απαντήσεις.

Η έννοια των πρακτόρων περιλαμβάνεται στο κλασικό πλαίσιο RAG για να βελτιώσει τη λειτουργικότητα και τις ικανότητες του συστήματος, οδηγώντας στη δημιουργία του agentic RAG. Αυτοί οι πράκτορες αναλαμβάνουν επιπλέον καθήκοντα και ορθολογική σκέψη πέρα από την βασική ανάκτηση και δημιουργία πληροφοριών, καθώς και την ορχήστρωση και τον έλεγχο των διαφόρων компонέντων του αγωγού RAG.

Τρεις Πρωταρχικές Agentic Στρατηγικές

Οι διακομιστές στέλνουν ερωτήματα στα κατάλληλα μοντά ή βάσεις δεδομένων ανάλογα με τον τύπο τους. Οι διακομιστές λαμβάνουν δυναμικά αποφάσεις χρησιμοποιώντας Μεγάλα Μοντέλα Γλώσσας στα οποία ο контέκστ της αίτησης πέφτει, για να κάνουν μια κλήση στο κινητήρα επιλογής για βελτιωμένη ακρίβεια και αποδοτικότητα του αγωγού.

Οι μετασχηματισμοί ερωτήσεων είναι διαδικασίες που συμμετέχουν στην επαναδιατύπωση της ερώτησης του χρήστη για να ταιριάξει καλύτερα με τις πληροφορίες που ζητούνται ή, αντιστρόφως, να ταιριάξει με το τι προσφέρει η βάση δεδομένων. Μπορεί να είναι μια από τις ακόλουθες: επαναδιατύπωση, επέκταση ή διάσπαση σύνθετων ερωτήσεων σε απλότερες υπο-ερωτήσεις που είναι πιο εύκολες να χειριστούν.

Απαιτεί επίσης einen μηχανή ερωτήσεων υπο-ερωτήσεων για να αντιμετωπίσει την πρόκληση της απάντησης σε μια σύνθετη ερώτηση χρησιμοποιώντας πολλαπλά δεδομένα.

Πρώτα, η σύνθετη ερώτηση διασπάται σε απλότερες ερωτήσεις για κάθε μια από τις πηγές δεδομένων. Στη συνέχεια, όλες οι ενδιάμεσες απαντήσεις συλλέγονται και μια τελική απάντηση συνθέτει.

Agentic Στρώματα για τους Αγωγούς RAG

• Διακομιδή: Η ερώτηση διακομίζεται στη σχετική γνώση-βασισμένη επεξεργασία με βάση τη σχετικότητα. Παράδειγμα: Όταν ο χρήστης θέλει να λάβει συστάσεις για bestimmte κατηγορίες βιβλίων, η ερώτηση μπορεί να διακομιστεί σε μια γνώση που περιέχει γνώσεις για αυτές τις κατηγορίες βιβλίων.
• Σχεδιασμός Ερωτήματος: Αυτό περιλαμβάνει την διάσπαση της ερώτησης σε υπο-ερωτήσεις και στη συνέχεια την αποστολή τους στα αντίστοιχα ατομικά αγωγούς. Ο πράκτορας παράγει υπο-ερωτήσεις για όλα τα στοιχεία, όπως το έτος σε αυτή την περίπτωση, και τις στέλνει στις αντίστοιχες γνώσεις.
• Χρήση Εργαλείων: Ένα μοντέλο γλώσσας μιλάει σε ένα API ή εξωτερικό εργαλείο, γνωρίζοντας τι θα συνεπάγεται, σε ποιο πλαίσιο η επικοινωνία θα πρέπει να diễnεργηθεί, και πότε θα ήταν απαραίτητο να το κάνει. Παράδειγμα: Δεδομένης μιας αίτησης του χρήστη για μια πρόγνωση καιρού για μια δεδομένη ημέρα, το LLM επικοινωνεί με το API καιρού, αναγνωρίζοντας την τοποθεσία και την ημερομηνία, και στη συνέχεια αναλύει την επιστροφή από το API για να παρέχει τις σωστές πληροφορίες.
• ReAct είναι μια επαναλαμβανόμενη διαδικασία σκέψης και ενέργειας που συνδυάζεται με σχεδιασμό, χρήση εργαλείων και παρατήρηση.
  Για παράδειγμα, για να σχεδιάσετε ένα πλήρες σχέδιο διακοπών, το σύστημα θα λάβει υπόψη τις απαιτήσεις του χρήστη και θα ανακτήσει λεπτομέρειες για τη διαδρομή, τουριστικά αξιοθέατα, εστιατόρια και καταλύματα καλώντας APIs. Στη συνέχεια, το σύστημα θα ελέγξει τα αποτελέσματα σε σχέση με την ορθότητα και τη σχετικότητα, παράγοντας ένα λεπτομερές σχέδιο ταξιδιού που σχετίζεται με την αίτηση του χρήστη και το πρόγραμμα.
• Σχεδιασμός Δυναμικού Ερωτήματος: Αντί να εκτελούνται tuần tự, ο πράκτορας εκτελεί πολλαπλά ενέργειες ή υπο-ερωτήσεις ταυτόχρονα και στη συνέχεια συνδυάζει αυτά τα αποτελέσματα.
  Για παράδειγμα, αν θέλετε να συγκρίνετε τα οικονομικά αποτελέσματα δύο εταιρειών και να καθορίσετε τη διαφορά σε κάποιο μέτρο, τότε ο πράκτορας θα επεξεργαστεί τα δεδομένα και για τις δύο εταιρείες παράλληλα πριν από τη συνδυασμένη ανάλυση των ευρημάτων; LLMCompiler είναι ένα这样的 πλαίσιο που οδηγεί σε μια τέτοια αποτελεσματική ορχήστρα παράλληλης κλήσης συναρτήσεων.

Agentic RAG και LLMaIndex

 LLMaIndex αντιπροσωπεύει μια πολύ αποτελεσματική υλοποίηση των αγωγών RAG. Η βιβλιοθήκη απλώς συμπληρώνει το λείπων κομμάτι στην ενοποίηση δομημένων οργανωτικών δεδομένων σε γεννητικά μοντέλα AI, παρέχοντας ευκολία στα εργαλεία για την επεξεργασία και ανάκτηση δεδομένων, καθώς και διεπαφές σε διάφορες πηγές δεδομένων. Οι κύριοι компонέντες του LlamaIndex περιγράφονται παρακάτω.

 LlamaParse αναλύει έγγραφα.

Το Llama Cloud για υπηρεσίες επιχείρησης με αγωγούς RAG που έχουν αναπτυχθεί με την ελάχιστη ποσότητα χειρονομίας.

Χρησιμοποιώντας πολλαπλά LLMs και αποθήκες διανυσμάτων, το LlamaIndex παρέχει μια ολοκληρωμένη τρόπο να xây dựng εφαρμογές σε Python και TypeScript με RAG. Οι ιδιότητές του το καθιστούν ένα πολύ απαιτούμενο σκελετό από εταιρείες που θέλουν να εκμεταλλευτούν την AI για ενισχυμένη λήψη αποφάσεων με βάση δεδομένα.

Κύριοι Компоненты της Υλοποίησης Agentic RAG με LLMaIndex

Ας πάρουμε μια πιο глубινή ματιά σε κάποια από τα συστατικά του agentic RAG και πώς υλοποιούνται στο LlamaIndex.

1. Χρήση Εργαλείων και Διακομιδή

Ο πράκτορας διακομιδής επιλέγει ποιο LLM ή εργαλείο είναι καλύτερο για μια δεδομένη ερώτηση, με βάση τον τύπο της αίτησης. Αυτό οδηγεί σε контέκστ-ευαίσθητες αποφάσεις, όπως αν ο χρήστης θέλει μια επισκόπηση ή μια λεπτομερή σύνοψη. Παράδειγματα τέτοιων προσεγγίσεων είναι ο διακομιστής ερωτήματος στο LlamaIndex, ο οποίος δυναμικά επιλέγει εργαλεία που θα μεγιστοποιήσουν τις απαντήσεις στις ερωτήσεις. 

2. Μακροχρόνια Διατήρηση Κοντέκστ

Ενώ η πιο σημαντική δουλειά της μνήμης είναι να διατηρεί το контέκστ σε πολλαπλάσυνεννοήσεις, σε αντίθεση, οι πράκτορες με μνήμη στο agentic RAG παραμένουν συνεχώς ενήμεροι για τις συνεννοήσεις που οδηγούν σε συνεπείς και πλούσιες απαντήσεις.

Το LlamaIndex περιλαμβάνει επίσης einen μηχανή συνομιλίας που έχει μνήμη για συνομιλίες και μονο-shot ερωτήσεις. Για να αποφευχθεί η υπερχείλιση του LLM контέκστου, μια τέτοια μνήμη πρέπει να είναι σε στενή έλεγχο κατά τη διάρκεια μακράς συζήτησης και να μειωθεί σε συνοψισμένη μορφή.

3. Μηχανές Υπο-ερωτήσεων για Σχεδιασμό

Συχνά, πρέπει να διασπάσουμε μια σύνθετη ερώτηση σε μικρότερα, διαχειρίσιμα έργα. Η μηχανή ερωτήσεων υπο-ερωτήσεων είναι μια από τις βασικές λειτουργίες για τις οποίες το LlamaIndex χρησιμοποιείται ως πράκτορας, όπου μια μεγάλη ερώτηση διασπάται σε μικρότερες, εκτελείται tuần tự και στη συνέχεια συνδυάζεται για να形成ει μια συνεπής απάντηση. Η ικανότητα των πρακτόρων να ερευνήσουν πολλαπλά μέρη μιας ερώτησης βήμα προς βήμα αντιπροσωπεύει την έννοια της πολλαπλής ορθολογικής σκέψης έναντι μιας γραμμικής.

4. Αναστοχασμός και Διόρθωση Σφαλμάτων

Οι αναστοχαστικοί πράκτορες παράγουν έξοδο αλλά στη συνέχεια ελέγχουν την ποιότητα της έξοδου για να κάνουν διορθώσεις αν χρειάζεται. Αυτή η ικανότητα είναι της υψίστης σημασίας για να διασφαλιστεί η ακρίβεια και ότι αυτό που βγαίνει είναι αυτό που προόριζε ένας άνθρωπος. Χάρη στην αυτο-αναστοχαστική ροή εργασίας του LlamaIndex, ένας πράκτορας θα αναθεωρήσει την απόδοσή του είτε επαναλαμβάνοντας είτε điều chỉnhοντας δραστηριότητες που δεν ικανοποιούν ορισμένα επίπεδα ποιότητας. Αλλά επειδή είναι αυτο-διορθωτικός, το Agentic RAG είναι κάπως αξιόπιστο για τις επιχειρηματικές εφαρμογές στις οποίες η αξιοπιστία είναι καρδιακή. 

5. Σύνθετη Αγεντική Λογική:

Η δέντρο-βασισμένη εξερεύνηση εφαρμόζεται όταν οι πράκτορες πρέπει να ερευνήσουν πολλά πιθανά μονοπάτια για να επιτύχουν κάτι. Σε αντίθεση με τη σειριακή ορθολογική σκέψη, η δέντρο-βασισμένη λογική επιτρέπει στον πράκτορα να εξετάσει πολλαπλά στρατηγικά同时 και να επιλέξει το πιο υποσχόμενο με βάση κριτήρια αξιολόγησης που ενημερώνονται σε πραγματικό χρόνο.

LlamaCloud και LlamaParse

Με την εκτεταμένη σειρά διαχειριζόμενων υπηρεσιών που έχουν σχεδιαστεί για την ενίσχυση του контέκστ στην επιχείρηση εντός των εφαρμογών LLM και RAG, το LlamaCloud είναι ένα σημαντικό βήμα στην περιβάλλον LlamaIndex. Αυτή η λύση επιτρέπει στους μηχανικούς AI να επικεντρωθούν στην ανάπτυξη βασικής λογικής επιχείρησης μειώνοντας τη σύνθετη διαδικασία της επεξεργασίας δεδομένων.

Ένας άλλος μηχανισμός ανάλυσης που είναι διαθέσιμος είναι το LlamaParse, το οποίο ενσωματώνεται άνετα με τις αγωγούς ανάκτησης και επεξεργασίας στο LlamaIndex. Αυτό αποτελεί ένα από τα πιο σημαντικά στοιχεία που χειρίζεται σύνθετα, ημι-δομημένα έγγραφα με ενσωματωμένα αντικείμενα όπως πίνακες και εικόνες. Ένα άλλο σημαντικό δομικό στοιχείο είναι η διαχειριζόμενη ανάκτηση και ανάκτηση API, η οποία παρέχει πολλαπλούς τρόπους για να φορτώσετε, να επεξεργαστείτε και να αποθηκεύσετε δεδομένα από μια μεγάλη σειρά πηγών, όπως η κεντρική αποθήκη δεδομένων του LlamaHub ή τα αποτελέσματα του LlamaParse. Επιπλέον, υποστηρίζει διάφορες ενοποιήσεις αποθήκευσης δεδομένων.

Συμπέρασμα

Το Agentic RAG αντιπροσωπεύει μια μετατόπιση στη διαδικασία πληροφοριών εισαγωγώντας περισσότερη νοημοσύνη στους πράκτορες. Σε πολλές περιπτώσεις, το agentic RAG μπορεί να συνδυαστεί με διαδικασίες ή διαφορετικά API για να παρέχει μια πιο ακριβή και εξειδικευμένη απάντηση. Για παράδειγμα, στην περίπτωση της σύνοψης εγγράφου, το agentic RAG θα αξιολογήσει τον σκοπό του χρήστη πριν από τη δημιουργία μιας σύνοψης ή τη σύγκριση λεπτομερειών. Όταν προσφέρει υποστήριξη πελατών, το agentic RAG μπορεί να απαντήσει ακριβώς και ατομικά σε όλο και πιο σύνθετες ερωτήσεις πελατών, όχι μόνο με βάση το μοντέλο εκπαίδευσης αλλά και με βάση τη διαθέσιμη μνήμη και εξωτερικές πηγές. Το Agentic RAG υπογραμμίζει μια μετατόπιση από τα γεννητικά μοντέλα σε πιο εξειδικευμένα συστήματα που αξιοποιούν άλλους τύπους πηγών για να επιτύχουν ένα robust και ακριβές αποτέλεσμα. Ωστόσο, όντας γεννητικά και έξυπνα όπως είναι τώρα, αυτά τα μοντέλα και τα Agentic RAGs είναι σε μια αναζήτηση για υψηλότερη αποδοτικότητα καθώς και περισσότερα δεδομένα προστίθενται στους αγωγούς.