A tudásalapú asszisztensek jövője: Túl az egyszerű RAG-on

A tudásalapú asszisztensek jövője: Túl az egyszerű RAG-on

Ez az átirat Jerry, a Llama Index vezérigazgatójának előadásából származik, amely a tudásasszisztensek fejlődéséről és lehetőségeiről szól. Itt egy részletes összefoglaló:

A LLM-ek jelenlegi helyzete és korlátaik

• Az LLM-ek mindenhol jelen vannak: Az emberek nagy nyelvi modelleket (LLM-ek) használnak különböző feladatokra, például dokumentumfeldolgozásra, kérdésekre való válaszadásra, társalgási ügynökökre és generatív munkafolyamatokra.
• A RAG csak a kezdet: A Retrieval Augmented Generation (RAG) népszerű megközelítés, de alapformájában korlátozott.
• Naiv RAG problémák: Az egyszerű RAG-csatornák gyakran szenvednek a naiv adatfeldolgozás, a lekérdezések korlátozott megértése, a külső szolgáltatásokkal való interakció hiánya és az állapotmentesség miatt.
• A fejlődés szükségessége: Ahhoz, hogy túllépjünk az egyszerű keresésen és az alapvető RAG-on, fejlettebb és kifinomultabb rendszereket kell kifejlesztenünk.

Három lépés a fejlett kontextus-kiegészített kutatási asszisztensek létrehozásához:

Jerry egy háromlépcsős folyamatot vázol fel e cél eléréséhez:

1. Hosszabbított adat- és keresési modulok:

• Az adatok minősége kulcsfontosságú: Az adatok minősége közvetlenül befolyásolja bármely LLM-alkalmazás teljesítményét.
• Az adatfeldolgozás kulcsfontosságú: A nyers adatok LLM-ek számára megfelelő formátumba történő átalakításához hatékony elemzésre, darabolásra és indexelésre van szükség.
• Lama Parse: Ez az eszköz a robusztus elemzési igényt elégíti ki, különösen az olyan összetett dokumentumok esetében, mint a táblázatokkal és diagramokkal ellátott PDF-ek.
• ** Hosszabb indexelés: Lehetővé teszi a dokumentumokon belüli heterogén adatok hatékony modellezését és visszakeresését.

2. Felfejlett együgynöki lekérdezési folyamatok:

• Túlmutat az egyszeri kéréshívásokon: Az ügynökkomponensek RAG-ra történő rétegzése javítja a lekérdezések megértését, tervezését és az eszközhasználatot.
• Főbb ügynökösszetevők: Funkcióhívás, eszközhasználat, lekérdezés-tervezés (szekvenciális vagy DAG-alapú), és a beszélgetési memória fenntartása.
• Genti-RAG: Az LLM-ek széleskörű használata a lekérdezés-feldolgozási csővezetékben, a külső szolgáltatásokat eszközként kezelve, kifinomultabb interakciókat tesz lehetővé.
• ** Az együgynökös rendszerek előnyei: Komplex kérdések kezelése, személyre szabott minőségbiztosítási rendszerek, strukturált és strukturálatlan adatok felhasználása.
• Korlátozások: Az egyszemélyes ügynökök megküzdenek az eszközök túl nagy számával, és korlátozott feladatmegoldó képességgel rendelkeznek.

3. Általános többügynökös feladatmegoldó:

• Az együgynökös korlátok leküzdése: A többügynökös rendszerek specializációt, skálázhatóságot és a feladatok szélesebb körének kezelését kínálják.
• A többágensű rendszerek előnyei:
• A specializáció lehetővé teszi, hogy az ágensek meghatározott feladatokra összpontosítsanak, növelve a megbízhatóságot.
• A több ügynökkel történő párhuzamos feldolgozás javítja a sebességet és a hatékonyságot.
• Kisebb, specializált ügynökök használhatók, ami potenciálisan csökkenti a költségeket.
• Kihívások:
• Az ügynökök közötti hatékony kommunikáció és koordináció megtervezése.
• A notebook-alapú megvalósításokról a gyártásra alkalmas architektúrákra való áttérés.

A lámaügynökök bemutatása: A Multi-Agent Framework for Production

• Llama Agents (Alpha kiadás): Egy új keretrendszer, amely az ügynököket mikroszolgáltatásként reprezentálja a könnyebb telepítés és skálázhatóság érdekében.
• Főbb jellemzők:
• Az ügynökök egy központi API-n keresztül kommunikálnak.
• Az orchestrálás lehet explicit vagy implicit (LLM orchestrator használatával).
• Termelési szintű, több ügynökből álló asszisztens fejlesztésére tervezték.

Llama Cloud: Vállalati szintű adatminőség

• Llama Cloud: Platform az adatminőségi kihívások kezelésére, beleértve az elemzést, a darabolás és az indexelést.
• Fókuszban a vállalati fejlesztők: A nagy adathalmazok LLM-alkalmazásokhoz való előkészítésének egyszerűsítése.

Felhívás a cselekvésre:

Jerry arra ösztönzi a közösséget, hogy:

• Próbálja ki a Llama Agents-et és adjon visszajelzést.
• Vegyen részt a kommunikációs protokollokról és a más eszközökkel való integrációról szóló megbeszéléseken.
• Csatlakozzon a Llama Cloud várólistájához, ha vállalati fejlesztőként adatminőségi kihívásokkal szembesül.

Az előadás összességében rávilágít a tudás asszisztensek fejlődésére az egyszerű RAG-tól a kifinomultabb multiagent rendszerekig. Hangsúlyozza az adatminőség, a robusztus ágensarchitektúrák és a közösségen belüli együttműködés fontosságát a valóban hatékony és gyártásra kész tudásasszisztensek létrehozásához.