Connect with us

AGI

Bygging av LLM-agenter for RAG fra scratch og utover: En omfattende guide

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

LLM-er som GPT-3, GPT-4 og deres åpne kilde-kontrollanter har ofte vanskeligheter med å hente oppdatert informasjon og kan noen ganger generere hallucinasjoner eller feil informasjon.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) er en teknikk som kombinerer kraften til LLM-er med eksterne kunnskaps-henting. RAG lar oss grunnlegge LLM-svar i faktiske, oppdaterte informasjon, noe som betydelig forbedrer nøyaktigheten og påliteligheten til AI-generert innhold.

I denne blogginnlegget skal vi utforske hvordan vi kan bygge LLM-agenter for RAG fra scratch, dykke dypt inn i arkitekturen, implementeringsdetaljer og avanserte tekniker. Vi skal dekke alt fra grunnleggende RAG til å lage sofistikerte agenter som kan utføre komplekse oppgaver og tankeprosesser.

Før vi dykker inn i å bygge vår LLM-agent, la oss forstå hva RAG er og hvorfor det er viktig.

RAG, eller Retrieval-Augmented Generation, er en hybrid-tilnærming som kombinerer informasjonshenting med tekstgenerering. I et RAG-system:

  • En spørring brukes til å hente relevante dokumenter fra en kunnskapsbase.
  • Disse dokumentene føres deretter inn i en språkmodell sammen med den opprinnelige spørringen.
  • Modellen genererer et svar basert på både spørringen og den hentede informasjonen.
RAG

RAG

Denne tilnærmingen har flere fordeler:

  • Forbedret nøyaktighet: Ved å grunnlegge svar i hentet informasjon, reduserer RAG hallucinasjoner og forbedrer faktisk nøyaktighet.
  • Oppdatert informasjon: Kunnskapsbasen kan oppdateres regelmessig, noe som tillater systemet å få tilgang til oppdatert informasjon.
  • Gjennomsiktighet: Systemet kan angi kilder for sin informasjon, noe som øker tillit og tillater faktasjekk.

Forståelse av LLM-agenter

 

Når du møter et problem uten en enkel løsning, må du ofte følge flere trinn, tenke nøye og huske hva du allerede har prøvd. LLM-agenter er designet for nettopp slike situasjoner i språkmodell-applikasjoner. De kombinerer grundig dataanalyse, strategisk planlegging, datahenting og evnen til å lære fra tidligere handlinger for å løse komplekse problemer.

Hva er LLM-agenter?

LLM-agenter er avanserte AI-systemer designet for å lage kompleks tekst som krever sekvensiell resonnering. De kan tenke foran, huske tidligere samtaler og bruke ulike verktøy til å justere sine svar basert på situasjonen og stilen som trengs.

Vurdér et spørsmål i det juridiske feltet som: “Hva er de potensielle juridiske resultater av en bestemt type kontraktbrudd i California?” En grunnleggende LLM med et RAG-system kan hente nødvendig informasjon fra juridiske databaser.

Related Topics:
mm

Jeg har brukt de siste fem årene til å dykke ned i den fasiniserende verden av Machine Learning og Deep Learning. Min lidenskap og ekspertise har ført meg til å bidra til over 50 forskjellige prosjekter innen programvareutvikling, med særlig fokus på AI/ML. Min pågående nysgjerrighet har også trukket meg mot Natural Language Processing, et felt jeg er ivrig etter å utforske videre.