RAG Evolution: introducción al RAG agente

El panorama precise del RAG

Los grandes modelos lingüísticos han revolucionado por completo la forma en que accedemos y procesamos la información. Sin embargo, depender únicamente del conocimiento interno previo podría limitar la flexibilidad de sus respuestas, especialmente para preguntas complejas. La generación aumentada de recuperación aborda este problema al permitir que los LLM adquieran y analicen datos de otras fuentes externas disponibles para producir respuestas más precisas y esclarecedoras.

Los recientes avances en recuperación de información y procesamiento del lenguaje pure, especialmente LLM y RAG, abren nuevas fronteras de eficiencia y sofisticación. Estos avances podrían evaluarse según los siguientes contornos generales:

1. Recuperación de información mejorada: la mejora de la recuperación de información en los sistemas RAG es muy importante para trabajar de manera eficiente. Trabajos recientes han desarrollado varios vectores, algoritmos de reclasificación y métodos de búsqueda híbridos para mejorar la búsqueda precisa.
2. Almacenamiento en caché semántico: esta resulta ser una de las principales formas de reducir el costo computacional sin tener que renunciar a respuestas consistentes. Esto significa que las respuestas a las consultas actuales se almacenan en caché junto con su contexto semántico y pragmático adjunto, lo que nuevamente promueve tiempos de respuesta más rápidos y entrega información consistente.
3. Integración multimodal: además de los sistemas LLM y RAG basados ​​en texto, este enfoque también cubre las modalidades visuales y otras modalidades del marco. Esto permite el acceso a una mayor variedad de materials fuente y da como resultado respuestas cada vez más sofisticadas y progresivamente más precisas.

Desafíos con las arquitecturas RAG tradicionales

Mientras RAG va evolucionando para satisfacer las diferentes necesidades. Aún quedan desafíos por delante de las Arquitecturas RAG Tradicionales:

• resumen: Resumir documentos de gran tamaño puede resultar complicado. Si el documento es extenso, la estructura RAG convencional podría pasar por alto información importante porque solo incluye las K piezas superiores.
• Comparación de documentos: La comparación eficaz de documentos sigue siendo un desafío. El marco RAG frecuentemente da como resultado una comparación incompleta ya que selecciona al azar los K fragmentos aleatorios superiores de cada documento.
• Análisis de datos estructuradoss: Es difícil manejar consultas de datos numéricos estructurados, como saber cuándo un empleado tomará sus próximas vacaciones dependiendo de dónde viva. La recuperación y el análisis precisos de puntos de datos no son exactos con estos modelos.
• Manejo de consultas con varias partes: La respuesta a preguntas con varias partes todavía está restringida. Por ejemplo, descubrir patrones de licencia comunes en todas las áreas de una organización grande es un desafío cuando se limita a K piezas, lo que limita la investigación completa.

Avanzar hacia Agentic RAG

RAG agente utiliza agentes inteligentes para responder preguntas complicadas que requieren una planificación cuidadosa, razonamiento de varios pasos y la integración de herramientas externas. Estos agentes desempeñan las funciones de un investigador competente, navegando hábilmente a través de una multitud de documentos, comparando datos, resumiendo hallazgos y produciendo respuestas integrales y precisas.

El concepto de agentes se incluye en el marco RAG clásico para mejorar la funcionalidad y capacidades del sistema, lo que da como resultado la creación de RAG agente. Estos agentes asumen tareas y razonamientos adicionales más allá de la recuperación y creación de información básica, además de orquestar y controlar los diversos componentes del canal RAG.

Tres estrategias agentes primarias

Los enrutadores envían consultas a los módulos o bases de datos apropiados según su tipo. Los enrutadores toman decisiones dinámicamente utilizando modelos de lenguaje grandes en los que recae el contexto de una solicitud, para realizar una llamada al motor elegido al que se debe enviar para mejorar la precisión y la eficiencia de su canalización.

Las transformaciones de consultas son procesos involucrados en la reformulación de la consulta del usuario para que coincida mejor con la información solicitada o, viceversa, para que coincida mejor con lo que ofrece la base de datos. Podría ser una de las siguientes: reformular, ampliar o dividir preguntas complejas en subpreguntas más simples que se puedan manejar más fácilmente.

También requiere un motor de consultas de subpreguntas para afrontar el desafío de responder una consulta compleja utilizando varias fuentes de datos.

Primero, la pregunta compleja se descompone en preguntas más simples para cada una de las fuentes de datos. Luego, se reúnen todas las respuestas intermedias y se sintetiza un resultado ultimate.

Capas agentes para tuberías RAG

• Enrutamiento: La pregunta se dirige al procesamiento basado en el conocimiento relevante según la relevancia. Ejemplo: cuando el usuario desea obtener recomendaciones para determinadas categorías de libros, la consulta se puede dirigir a una base de conocimientos que contenga conocimientos sobre esas categorías de libros.
• Planificación de consultas: Esto implica la descomposición de la consulta en subconsultas y luego enviarlas a sus respectivos canales individuales. El agente genera subconsultas para todos los elementos, como el año en este caso, y las envía a sus respectivas bases de conocimiento.
• uso de herramientas: Un modelo de lenguaje habla con una API o herramienta externa, sabiendo lo que eso implicaría, en qué plataforma se supone que tendrá lugar la comunicación y cuándo sería necesario hacerlo. Ejemplo: dada la solicitud de un usuario de un pronóstico del tiempo para un día determinado, el LLM se comunica con la API meteorológica, identifica la ubicación y la fecha y luego analiza el resultado proveniente de la API para proporcionar la información correcta.
• Reaccionar Es un proceso iterativo de pensar y actuar junto con la planificación, el uso de herramientas y la observación.
  Por ejemplo, para diseñar un plan de vacaciones de un extremo a otro, el sistema considerará las demandas de los usuarios y obtendrá detalles sobre la ruta, atracciones turísticas, restaurantes y alojamiento llamando a las API. Luego, el sistema verificará los resultados con respecto a su exactitud y relevancia, produciendo un plan de viaje detallado relevante para el horario y el horario del usuario.
• Planificación de consultas dinámicas: En lugar de realizar operaciones secuenciales, el agente ejecuta numerosas acciones o subconsultas simultáneamente y luego agrega estos resultados.
  Por ejemplo, si uno quiere comparar los resultados financieros de dos empresas y determinar la diferencia en alguna métrica, entonces el agente procesaría los datos de ambas empresas en paralelo antes de agregar los hallazgos; LLMCompiler es uno de esos marcos que conduce a una orquestación tan eficiente de llamadas paralelas de funciones.

Agentic RAG y LLMaIndex

LLMaIndex representa una implementación muy eficiente de tuberías RAG. La biblioteca simplemente completa la pieza que falta en la integración de datos organizacionales estructurados en modelos generativos de IA al brindar comodidad para las herramientas de procesamiento y recuperación de datos, así como interfaces para diversas fuentes de datos. Los componentes principales de LlamaIndex se describen a continuación.

LlamaParse analiza documentos.

Llama Cloud para servicios empresariales con canalizaciones RAG implementadas con la menor cantidad de trabajo handbook.

Al utilizar múltiples LLM y almacenamiento vectorial, LlamaIndex proporciona una forma integrada de crear aplicaciones en Python y TypeScript con RAG. Sus características lo convierten en una columna vertebral muy demandada por las empresas que desean aprovechar la IA para mejorar la toma de decisiones basada en datos.

Componentes clave de la implementación de Agentic Rag con LLMaIndex

Profundicemos en algunos de los ingredientes de Agentic RAG y cómo se implementan en LlamaIndex.

1. Uso de herramientas y enrutamiento

El agente de enrutamiento elige qué LLM o herramienta es mejor utilizar para una pregunta determinada, según el tipo de mensaje. Esto lleva a decisiones contextualmente sensibles, como si el usuario quiere una descripción basic o un resumen detallado. Ejemplos de tales enfoques son Router Question Engine en LlamaIndex, que elige dinámicamente herramientas que maximizarían las respuestas a las consultas.

2. Retención del contexto a largo plazo

Si bien la tarea más importante de la memoria es retener el contexto durante varias interacciones, por el contrario, los agentes equipados con memoria en la variante agente de RAG permanecen continuamente conscientes de las interacciones que resultan en respuestas coherentes y cargadas de contexto.

LlamaIndex también incluye un motor de chat que tiene memoria para conversaciones contextuales y consultas únicas. Para evitar el desbordamiento de la ventana de contexto de LLM, dicho recuerdo debe controlarse estrechamente durante una discusión larga y reducirse a una forma resumida.

3. Motores de subpreguntas para la planificación

A menudo, es necesario dividir una consulta complicada en trabajos más pequeños y manejables. El motor de consultas de subpreguntas es una de las funcionalidades principales para las que se utiliza LlamaIndex como agente, mediante el cual una consulta grande se divide en otras más pequeñas, se ejecuta de forma secuencial y luego se combina para formar una respuesta coherente. La capacidad de los agentes para investigar múltiples facetas de una consulta paso a paso representa la noción de planificación de varios pasos frente a una planificación lineal.

4. Reflexión y corrección de errores

Los agentes reflectantes producen resultados pero luego verifican la calidad de esos resultados para hacer correcciones si es necesario. Esta habilidad es de suma importancia para garantizar la precisión y que lo que salga sea lo que pretendía la persona. Gracias al flujo de trabajo autorreflexivo de LlamaIndex, un agente revisará su desempeño ya sea reintentando o ajustando actividades que no cumplan con ciertos niveles de calidad. Pero debido a que es autocorregible, Agentic RAG es algo confiable para aquellas aplicaciones empresariales en las que la confiabilidad es elementary.

5. Razonamiento agente complejo:

La exploración basada en árboles se aplica cuando los agentes tienen que investigar varias rutas posibles para lograr algo. A diferencia de la toma de decisiones secuencial, el razonamiento basado en árboles permite a un agente considerar múltiples estrategias a la vez y elegir la más prometedora en función de criterios de evaluación actualizados en tiempo actual.

LlamaCloud y LlamaParse

Con su amplia gama de servicios administrados diseñados para el aumento del contexto de nivel empresarial dentro de aplicaciones LLM y RAG, LlamaCloud es un gran salto en el entorno LlamaIndex. Esta solución permite a los ingenieros de IA centrarse en desarrollar una lógica empresarial clave al reducir el complejo proceso de manipulación de datos.

Otro motor de análisis disponible es LlamaParse, que se integra convenientemente con las canalizaciones de ingesta y recuperación en LlamaIndex. Este constituye uno de los elementos más importantes que maneja documentos complicados y semiestructurados con objetos incrustados como tablas y figuras. Otro componente importante es la API de ingesta y recuperación administrada, que proporciona varias formas de cargar, procesar y almacenar fácilmente datos de un gran conjunto de fuentes, como el repositorio central de datos de LlamaHub o las salidas de LlamaParse. Además, admite varias integraciones de almacenamiento de datos.

Conclusión

Agentic RAG representa un cambio en el procesamiento de la información al introducir más inteligencia en los propios agentes. En muchas situaciones, el RAG agente se puede combinar con procesos o diferentes API para proporcionar un resultado más preciso y refinado. Por ejemplo, en el caso del resumen de documentos, Agentic RAG evaluaría el propósito del usuario antes de elaborar un resumen o comparar detalles específicos. Al ofrecer atención al cliente, agentic RAG puede responder de forma precisa e particular person a las consultas cada vez más complejas de los clientes, no sólo en función de su modelo de formación, sino también de la memoria disponible y de las fuentes externas. Agentic RAG destaca un cambio de modelos generativos a sistemas más perfeccionados que aprovechan otros tipos de fuentes para lograr un resultado sólido y preciso. Sin embargo, al ser generativos e inteligentes como son ahora, estos modelos y Agenitc RAG están en la búsqueda de una mayor eficiencia a medida que se agregan más y más datos a las tuberías.