Evolutiona Post-RAG: Rêwîtiya AI-ê ji Vegirtina Agahdariyê berbi Ragihandina Rast-Time

Bi salan, motorên lêgerînê û databasan xwe dispêrin hevberdana keyworda bingehîn, ku bi gelemperî rê li ber encamên perçebûyî û ne-kêmasî digirin. Danasîna AI-ya hilberîner û derketina Retrieval-Augmented Generation (RAG) vegerandina agahdariya kevneşopî veguherandiye, AI-ê dihêle ku daneyên têkildar ji çavkaniyên berfireh derxe û bersivên birêkûpêk, hevgirtî çêbike. Vê pêşkeftinê rastbûn çêtir kiriye, agahdariya çewt kêm kiriye, û lêgerîna bi AI-ê hêzdartir înteraktîf kiriye.
Lêbelê, dema ku RAG di hilanînê û hilberîna nivîsê de jêhatî ye, ew bi vegerandina asta rûkalê re sînordar dimîne. Ew nikare zanîna nû keşif bike an jî pêvajoya xwe ya ramanî rave bike. Lekolînwan van valahiyan bi şeklkirina RAG-ê di makîneyek ramana rast-dem de ku bikaribe bi mentiqê zelal, raveker vebêje, çareserî-pirsgirêk, û biryargirtinê bide çareser kirin. Ev gotar pêşkeftinên herî paşîn ên RAG-ê vedikole, pêşkeftinên ku RAG berbi ramana kûrtir, vedîtina zanyariya rast-a-dem û biryargirtinê ya jîr ve dikişîne ronî dike.

Ji Vegerandina Agahdariyê bigire heya Aqilmendiya Aqilmend

Aqilmendiya pêkhatî pêşkeftinek bingehîn e ku rê li pêşkeftina RAG girtiye. Zencîreya ramanê (CoT) modelên zimanên mezin (LLM) çêtir kiriye bi kirina wan ku ramanan bi hev ve girêdin, pirsgirêkên tevlihev bişkînin, û gav bi gav bersivan safî bikin. Ev rêbaz ji AI-ê re dibe alîkar ku çarçoveyek çêtir fam bike, nezelaliyan çareser bike, û bi kêşeyên nû re biguncîne.
Pêşveçûna AI ajans van kapasîteyan berfirehtir kir, hişt ku AI plansaz bike û peywiran bimeşîne û ramana xwe baştir bike. Van pergal dikarin daneyan analîz bikin, hawîrdorên daneya tevlihev rêve bibin, û biryarên agahdar bistînin.
Lekolînwan CoT û AI-ya ajans bi RAG re yek dikin da ku ji vegerandina pasîf wêdetir bimeşin, ku wê bikaribe ramanên kûrtir, vedîtina zanyariya rast-a-dem, û biryardana birêkûpêk pêk bîne. Vê veguheztinê rê li ber nûbûnên mîna Ramanên Zêdekirî (RAT), Retrieval-Augmented Reasoning (RAR), û RAR-a Agentîk vekiriye, ku AI-ê di analîzkirin û sepandina zanînê de di dema rast de jêhatîtir dike.

Genesis: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG di serî de bû pêşketî ji bo çareserkirina sînordariyek bingehîn a modelên zimanên mezin (LLM) - pêbaweriya wan bi daneyên perwerdehiya statîk. Bêyî gihîştina agahdariya rast-an an domain-taybetî, LLM dikarin bersivên nerast an kevnar biafirînin, fenomenek ku wekî tê zanîn. xeyal. RAG bi yekkirina kapasîteyên wergirtina agahdariyê LLM-an zêde dike, û dihêle ku ew bigihîjin çavkaniyên daneya derveyî û rast-ê. Ev piştrast dike ku bersiv rasttir in, di çavkaniyên rayedar de bingeh in, û têkildar in.
Karbidestiya bingehîn a RAG pêvajoyek birêkûpêk dişopîne: Pêşîn, dane têne veguheztin - di cîhek vektorê de temsîlên jimarî - û ji bo wergirtina bikêrhatî di databasek vektor de têne hilanîn. Dema ku bikarhêner pirsnameyek pêşkêş dike, pergal belgeyên têkildar vedigire bi berhevkirina lêpirsînê û bi cîhkirinên hilandî berhev dike. Dûv re daneyên ku hatine wergirtin di pirsa orîjînal de têne yek kirin, berî ku bersivek çêbike, çarçoweya LLM-ê dewlemend dike. Ev nêzîkatî serîlêdanên wekî chatbots bi gihîştina daneyên pargîdanî an pergalên AI-ê yên ku ji çavkaniyên verastkirî agahdarî peyda dikin, dihêle.
Digel ku RAG bi peydakirina bersivên rast li şûna ku tenê belgeyan navnîş bike vegerandina agahdarî çêtir kiriye, lê dîsa jî sînorkirinên wê hene. Ew ji aqilmendiya mentiqî, ravekirinên zelal, û xweseriyê tune ye, ku ji bo çêkirina pergalên AI-ê amûrên vedîtina zanîna rastîn girîng e. Heya nuha, RAG bi rastî daneyên ku ew digire fam nake - ew tenê bi rengek birêkûpêk organîze dike û pêşkêşî dike.

Ramanên Vegerandin-Zêdekirî (RAT)

Lêkolîner destnîşan kirine Ramanên Vegerandin-Zêdekirî (RAT) ji bo zêdekirina RAG bi kapasîteyên ramanê. Berevajî RAG-a kevneşopî, ku berî ku bersivek çêbike, carekê agahdarî distîne, RAT di seranserê pêvajoya ramanê de di gelek qonaxan de daneyan vedigire. Ev nêzîkatî ramana mirovî bi berhevkirina domdar û ji nû ve nirxandina agahdarî ji bo safîkirina encaman teqlîd dike.
RAT pêvajoyek vegerandina birêkûpêk, pir-gav dişopîne, ku destûrê dide AI-ê ku bersivên xwe bi dûbare baştir bike. Li şûna ku xwe bispêre yek girtina daneyê, ew mentiqê xwe gav bi gav safî dike, ku rê li ber encamên rasttir û mentiqî digire. Pêvajoya vegerandina pir-gavekî di heman demê de modelê dihêle ku pêvajoya xweya ramanê diyar bike, û RAT dike pergalek vegerê ya raveker û pêbawer. Wekî din, derziyên zanîna dînamîkî piştrast dikin ku vegerandin adaptî ye, li gorî pêşkeftina ramanê agahdariya nû li gorî hewcedariyê vedihewîne.

Retrieval-Augmented Reasoning (RAR)

Demek Ramanên Vegerandin-Zêdekirî (RAT) vegerandina agahdariya pir-gavekî zêde dike, ew bi xweber ramana mentiqî baştir nake. Ji bo çareserkirina vê yekê, lêkolîneran Retrieval-Augmented Reasoning (RAR) pêşve xistin - çarçoveyek ku teknîkên ramana sembolîk, grafikên zanînê, û pergalên bingeh-qanûnê yek dike da ku AI-ê agahdariya pêvajoyê bi gavên mentiqî yên birêkûpêk li şûna pêşbîniyên safî yên statîstîkî bicîh bike.
Karûbarên RAR-ê li şûna perçeyên rastîn, wergirtina zanîna sazkirî ji çavkaniyên domain-taybet digire. Dûv re motorek ramana sembolîk qaîdeyên encamên mantiqî bicîh tîne da ku vê agahiyê bişopîne. Li şûna ku bi pasîf daneyan berhev bike, pergal li ser bingeha encamên mentiqê navbirî, pirsên xwe dubare dike, rastbûna bersivê baştir dike. Di dawiyê de, RAR bi hûrgulî gavên mentiqî û referansên ku rê li encamên wê girtin bersivên raveker peyda dike.
Ev nêzîkatî bi taybetî di pîşesaziyên wekî qanûn, darayî, û lênihêrîna tenduristî de bi qîmet e, li cihê ku aqilmendiya birêkûpêk rê dide AI-ê ku biryardariya tevlihev rasttir bi rê ve bibe. Bi sepandina çarçoveyên mantiqî, AI dikare têgihîştinên baş-aqilmend, zelal û pêbawer peyda bike, û piştrast bike ku biryar li şûna pêşbîniyên safî yên statîstîkî li ser bingeha sedemek zelal, peydakirî ne.

Agent RAR

Tevî pêşkeftinên RAR-ê di ramanê de, ew hîn jî bi reaktîf tevdigere, bersivê dide pirsan bêyî ku bi rengek çalak nêzîkatiya vedîtina zanîna xwe safî bike. Agentic Retrieval-Augmented Reasoning (RAR ajans) AI-ê bi tevlêkirina kapasîteyên biryardayînê yên xweser gavek pêşdetir digire. Li şûna ku bi pasîf daneyan bistînin, van pergal bi dûbare plansazkirin, bicihanîn û bidestxistina zanînê û çareserkirina pirsgirêkan safî dikin, û wan ji kêşeyên cîhana rastîn re adapteyî dikin.

Agentic RAR LLM-yên ku dikarin peywirên maqûlkirinê yên tevlihev pêk bînin, ajanên pispor ên ku ji bo serîlêdanên taybetî yên domainê hatine perwerde kirin, mîna analîza daneyê an xweşbîniya lêgerînê, û grafikên zanînê yên ku bi dînamîk li ser bingeha agahdariya nû pêşve diçin yek dike. Van hêmanan bi hev re dixebitin ku pergalên AI-ê biafirînin ku dikarin pirsgirêkên tevlihev çareser bikin, bi têgihîştinên nû re biguncînin, û encamên zelal, raveker peyda bikin.

Encamên Pêşerojê

Veguheztina ji RAG bo RAR û pêşkeftina pergalên RAR-a Agentîk gavên ku RAG-ê li derveyî vegirtina agahdariya statîk bihêlin, wê vediguhezînin makîneyek ramana dînamîkî, di wextê rast de ku karibe raman û biryargirtinê ya sofîstîke bike.

Bandora van geşedanan li qadên cihêreng digire. Di lêkolîn û pêşkeftinê de, AI dikare bi analîzkirina daneya tevlihev, hilberîna hîpotez û vedîtina zanistî re bibe alîkar, nûbûn bileztir bike. Di darayî, lênihêrîna tenduristî, û qanûnê de, AI dikare pirsgirêkên tevlihev bi rê ve bibe, nerînên hûrgelî peyda bike, û piştgirî bide pêvajoyên biryargirtinê yên tevlihev. Alîkarên AI-ê, ku ji hêla kapasîteyên ramana kûr ve têne hêz kirin, dikarin bersivên kesane û têkildar ên têkildar pêşkêşî bikin, li gorî hewcedariyên pêşkeftî yên bikarhêneran biguncînin.

The Bottom Line

Veguheztina ji AI-ya-based vegerandinê ber bi pergalên ramana rast-demê ve di vedîtina zanînê de pêşkeftinek girîng temsîl dike. Dema ku RAG bingehek ji bo hevrêziya agahdariya çêtir danî, RAR û Agentic RAR AI ber bi sedem û çareseriya xweser a xweser ve dikişîne. Her ku ev pergal mezin dibin, AI dê ji arîkarên agahdarî tenê veguhezîne hevkarên stratejîk ên di vedîtina zanînê, analîzên krîtîk, û îstîxbarata dema rast de li gelek domanan.