Sự trỗi dậy của Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) trong AI
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một chiến lược kiến trúc giúp nâng cao hiệu quả của các ứng dụng Large Language Model (LLM) bằng cách sử dụng dữ liệu tùy chỉnh.
- RAG truyền thống tham chiếu đến các cơ sở tri thức bên ngoài trước khi tạo phản hồi để cải thiện đầu ra của LLM.
- Agentic RAG mở rộng khả năng của RAG truyền thống bằng cách thêm các tác nhân tự trị mang lại trí thông minh và ra quyết định ở cấp độ mới.
- Các tác nhân Agentic RAG nhận thức được ngữ cảnh rộng hơn của cuộc hội thoại, sử dụng các kỹ thuật truy xuất thông minh, phối hợp đa tác nhân, lập luận, xác minh sau khi tạo và có khả năng thích ứng, học hỏi.
- Kiến trúc Agentic RAG bao gồm Agentic RAG Agent điều phối một nhóm các công cụ chuyên biệt kết nối với các nguồn dữ liệu khác nhau. Meta-Agent cấp cao quản lý tương tác giữa các tác nhân tài liệu.
- Agentic RAG có nhiều ứng dụng như dịch vụ khách hàng, trợ lý ảo, tạo nội dung, giáo dục, y tế, pháp lý.
- Các thách thức của Agentic RAG bao gồm: đảm bảo chất lượng dữ liệu, khả năng mở rộng, hiệu quả, khả năng giải thích, bảo mật, quyền riêng tư và các vấn đề đạo đức.
📌 Agentic RAG đánh dấu bước tiến quan trọng trong công nghệ AI, kết hợp sức mạnh của các tác nhân tự trị với lợi ích của RAG truyền thống. Khả năng phản hồi thông minh, phù hợp ngữ cảnh trước các truy vấn phức tạp khiến nó trở thành công cụ không thể thiếu trong tương lai, mở ra những cơ hội mới cho doanh nghiệp và thay đổi cách con người sử dụng, tương tác với thông tin.
https://www.marktechpost.com/2024/05/28/the-rise-of-agentic-retrieval-augmented-generation-rag-in-artificial-intelligence-ai/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
