Connect with us

AGI

Rakennetaan LLM-agenteja RAG:lle alusta alkaen ja sen ulkopuolelle: kattava opas

mm
Published
Updated
Building LLM Agents for RAG from Scratch and Beyond: A Comprehensive Guide

LLM:t kuten GPT-3, GPT-4 ja niiden avoimen lähdekoodin vastine voivat kärsiä ajantasaisen tiedon hakemisesta ja joskus luoda virheellistä tietoa.

Hakuvahvistettu luonti (RAG) on tekniikka, joka yhdistää LLM:n voiman ulkoisen tiedon hakemisen kanssa. RAG mahdollistaa meidän LLM-vastauksien perustamisen tosiasialliseen, ajantasaiseen tietoon, mikä parantaa merkittävästi AI-luodun sisällön tarkkuutta ja luotettavuutta.

Tässä blogikirjoituksessa tutkimme, miten voidaan rakentaa LLM-agenteja RAG:lle alusta alkaen, syventyen arkkitehtuuriin, toteutusyksityiskohtiin ja edistyneisiin tekniikoihin. Käsittelemme kaiken RAG:n perusteista monimutkaisiin agenteihin, jotka kykenevät monimutkaiseen päättelyyn ja tehtävien suorittamiseen.

Ennen kuin ryhdyymme rakentamaan LLM-agentiimme, tarkastellaan, mitä RAG on ja miksi se on tärkeää.

RAG eli Hakuvahvistettu luonti on hybriditekniikka, joka yhdistää tiedon haun ja tekstin luonnin. RAG-järjestelmässä:

  • Kysymys käytetään haettaessa asiakirjoja tietokannasta.
  • Nämä asiakirjat syötetään kielen malliin alkuperäisen kysymyksen kanssa.
  • Malli luo vastauksen sekä kysymyksen että haetun tiedon perusteella.
RAG

RAG

Tämä lähestymistapa tarjoaa useita etuja:

  • Parannettu tarkkuus: Vastauksien perustaminen haettuun tietoon vähentää virheellistä tietoa ja parantaa faktuaalista tarkkuutta.
  • Ajantasainen tieto: Tietokanta voidaan päivittää säännöllisesti, jolloin järjestelmä pääsee käsiksi ajantasaiseen tietoon.
  • Läpinäkyvyys: Järjestelmä voi tarjota lähteet tietolleen, mikä lisää luottamusta ja mahdollistaa tosiasiallisen tarkistamisen.

Ymmärtäminen LLM-agenteista

 

Kun kohtaat ongelman, jolla ei ole yksinkertaista vastausta, sinun on usein seurattava useita vaiheita, ajateltava huolellisesti ja muistettava, mitä olet jo kokeillut. LLM-agenteja on suunniteltu juuri näille tilanteille kielen mallien sovelluksissa. Ne yhdistävät perusteellisen datan analyysin, strategisen suunnittelun, datan hakemisen ja kyvyn oppia aiemmin tehtyjen toimien perusteella monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi.

Mikä ovat LLM-agenteja?

LLM-agenteja ovat edistyneet tekoälyjärjestelmät, jotka on suunniteltu monimutkaisen tekstin luomiseen, joka vaatii peräkkäistä päättelyä. Ne voivat ajatella eteenpäin, muistaa aiempia keskusteluja ja käyttää eri työkaluja sovittaaan vastauksiaan tilanteen ja tarvittavan tyylin mukaan.

Tarkastellaan esimerkkiä oikeudellisesta kysymyksestä, kuten: “Mitkä ovat potentiaaliset oikeudelliset seuraukset tietynlaisen sopimusrikkomuksen vuoksi Kaliforniassa?” Perussuuntainen LLM RAG-järjestelmällä voi hakea tarvittavat tiedot oikeudellisista tietokannoista.

Related Topics:
mm

Olen viettänyt viimeiset viisi vuotta uppoutumassa kiinnostavaan koneoppimisen ja syväoppimisen maailmaan. Intohimoni ja asiantuntemukseni ovat johtaneet minun osallistumiseen yli 50:een monipuoliseen ohjelmistosuunnitteluhankkeeseen, joissa on erityisesti painottunut tekoäly/ML. Jatkuva uteliaisuuteni on myös ohjannut minua kohti luonnollisen kielen prosessointia, alaa jota haluan tutkia tarkemmin.