Odkrywanie agentów RAG AI w nowoczesnych systemach AI

Wyobraź sobie sztuczną inteligencję, która nie tylko reaguje na podstawie tego, na czym została przeszkolona, ​​ale aktywnie pobiera najnowsze, najbardziej istotne dane, aby odpowiedzieć na Twoje pytania. Na tym polega siła agentów AI generacji rozszerzonej odzyskiwaniu (RAG). RAG zmienia sposób, w jaki inteligentne systemy współdziałają z nami – od pomocy w opiece zdrowotnej po transformację obsługi klienta.

W tym artykule zajmiemy się:

• Co to jest RAG
• Jak RAG ulepsza modele językowe
• Dlaczego to zmienia zasady gry w świecie sztucznej inteligencji

‍

Co to jest pokolenie wspomagane odzyskiwaniem (RAG)?

Generacja rozszerzona odzyskiwaniu lubSZMATA, to zaawansowana platforma, która zwiększa możliwości modeli językowych, umożliwiając im dostęp i korzystanie z zewnętrznych źródeł danych. Łączy w sobie dwa kluczowe elementy:

Aporter

Pobiera odpowiednie dane, przeszukując zewnętrzne bazy danych, strony internetowe lub bazy wiedzy na podstawie zapytania użytkownika.

Generator

Wykorzystuje uzyskane informacje wraz z istniejącą wiedzą do tworzenia dokładnych i bogatych w kontekst odpowiedzi.

Pomyśl o RAG jak o systemie sztucznej inteligencji, który nie tylko opiera się na tym, co już wie, ale aktywnie wyszukuje najnowsze informacje, aby dać najlepszą odpowiedź.

‍

W jaki sposób RAG ulepsza modele językowe?

RAG zmienia sposób działania dużych modeli językowych, integrując dane zewnętrzne z procesem generowania odpowiedzi. Oto jak to się dzieje:

1. Zapytanie użytkownika– Zadajesz pytanie AI.
2. Wyszukiwanie informacji

• Theaporterwyszukuje odpowiednie dane ze źródeł zewnętrznych.
• Gromadzi i porządkuje te informacje.

3. ‍Generowanie odpowiedzi

• Thegeneratorłączy te nowe informacje z posiadaną wcześniej wiedzą.
• Tworzy spójną i dokładną odpowiedź na Twoje zapytanie.

Oznacza to, że sztuczna inteligencja może dostarczać aktualne odpowiedzi i redukować błędy spowodowane nieaktualnymi informacjami.

‍

Zastosowania RAG w świecie rzeczywistym

RAG zyskuje popularność w różnych branżach dzięki swojej zdolności do dostarczania aktualnych i istotnych informacji.

• Obsługa klienta– Oferuje precyzyjne odpowiedzi, uzyskując dostęp do najnowszych szczegółów produktu i często zadawanych pytań.
• Opieka zdrowotna– Pomaga profesjonalistom, wyszukując najnowsze badania i dane medyczne.
• Chatboty– Poprawia interakcje, zapewniając świadome odpowiedzi wykraczające poza wstępne szkolenie.
• handel elektroniczny– Wykorzystując RAG, ageneratywny system rekomendacji AImoże personalizować sugestie dotyczące sprzedaży dodatkowej i krzyżowej w oparciu o bieżące zachowania użytkowników i popularne produkty.

Opierając odpowiedzi na danych w czasie rzeczywistym, RAG zwiększa zaufanie użytkowników i satysfakcję klientów.

‍

Porównanie RAG, agentów AI i agentów RAG

Zrozumienie różnic między tymi modelami AI pomaga w wyborze odpowiedniego narzędzia do danego zadania.

RAG (generacja wspomagana odzyskiwaniem)

• Mocne strony
• Dostarcza aktualnych i dokładnych informacji.
• Ogranicza dezinformację poprzez dostęp do aktualnych danych.
• Ograniczenia
• Nie podejmuje samodzielnych decyzji.
• Aby działać, opiera się na zapytaniach użytkowników.

Agent AI

• Mocne strony
• Działaj autonomicznie, aby wykonywać zadania.
• Podejmuj decyzje w oparciu o zaprogramowane zasady lub wyuczone zachowanie.
• Ograniczenia
• Może brakować dostępu do najświeższych informacji.
• Decyzje ograniczają się do ich zaprogramowanej wiedzy.

Agent RAG

• Mocne strony
• Łączy w sobie to, co najlepsze w agentach RAG i AI.
• Podejmuje autonomiczne decyzje, korzystając z danych w czasie rzeczywistym.
• Ograniczenia
• Bardziej skomplikowane w projektowaniu i wdrażaniu.
• Wymaga znacznych zasobów i wiedzy specjalistycznej.

RAG doskonale nadaje się do dokładnego wyszukiwania informacji, agenci AI wyróżniają się autonomią, a Agentic RAG łączy oba w przypadku zaawansowanych aplikacji, rozwiązując rzeczywiste wyzwania w zakresie autonomii i dokładności.

‍

Przyszłe trendy w hybrydowych modelach AI

Hybrydowe modele sztucznej inteligencji, takie jak Agentic RAG, mogą zrewolucjonizować różne sektory.

• Zwiększona adopcja– Spodziewaj się większego zastosowania w opiece zdrowotnej, finansach i obsłudze klienta.
• Zaawansowane szkolenie– Ulepszone metody szkolenia sztucznej inteligencji w zakresie skutecznego radzenia sobie ze złożonymi zadaniami.
• Lepsza współpraca– Zwiększona zdolność modeli AI do współpracy z innymi systemami i agentami.

Wyzwania:

• Złożoność– Projektowanie tych systemów wymaga zaawansowanej wiedzy.
• Zapotrzebowanie na zasoby– Potrzebują znacznej mocy obliczeniowej.
• Skalowalność– Zapewnienie stałej wydajności w miarę ich wzrostu ma kluczowe znaczenie.

‍

Często zadawane pytania

Czym jest RAG w AI?

RAG, czyli Retrieval-Augmented Generation, to platforma AI, która ulepsza model dużego języka, umożliwiając mu pobieranie i wykorzystywanie aktualnych informacji ze źródeł zewnętrznych podczas generowania odpowiedzi.

Czym RAG różni się od agentów AI?

RAG koncentruje się na ulepszaniu reakcji poprzez dostęp do danych w czasie rzeczywistym, ale nie podejmuje autonomicznych decyzji. Agenci AI mogą działać niezależnie i podejmować decyzje, ale mogą nie mieć dostępu do najświeższych informacji. Agentic RAG łączy jedno i drugie, umożliwiając autonomiczne podejmowanie decyzji w oparciu o aktualne dane.

Sugerowana lektura:Czy agenci FBI mogą zobaczyć Twój ekran?

Jakie są zastosowania RAG?

RAG służy do poprawy dokładności i trafności odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję w obszarach takich jak obsługa klienta, opieka zdrowotna i chatboty poprzez uwzględnianie najnowszych informacji w swoich wynikach.

{{rt_cta_ai-wygoda}}

Ulepsz swoje wirtualne spotkania dzięki notatkom Tactiq AI

Ulepsz swoje wirtualne spotkania dzięki notatkom Tactiq AI

W miarę jak sztuczna inteligencja stale zmienia sposób, w jaki gromadzimy informacje i zarządzamy nimi, narzędzia takie jak Tactiq wprowadzają te udoskonalenia bezpośrednio do naszych wirtualnych spotkań. AI Note Taker firmy Tactiq to inteligentne rozwiązanie do robienia notatek zaprojektowane do współpracy z popularnymi platformami konferencyjnymi, takimi jak Zoom, Google Meet i Microsoft Teams.

Korzyści ze stosowania Tactiq podczas spotkań

• Jegotranskrypcja w czasie rzeczywistymnatychmiastowo konwertuje mowę na tekst, dzięki czemu nie przegapisz żadnych szczegółów.
• Możepodkreślaj ważne momentyaby oznaczyć istotne części rozmowy, aby ułatwić do nich dostęp.
• Udostępniaj notatkiszybko komunikować się z członkami zespołu, aby wszyscy byli na bieżąco.
• Tactiq umożliwia także generowaniePodsumowania spotkań oparte na sztucznej inteligencjiIzautomatyzować zadania uzupełniającetakie jak e-maile, aktualizacje projektów lub zgłoszenia Jira.

Automatyzując proces robienia notatek, Tactiq pozwala Ci skupić się na rozmowie, a nie na pisaniu notatek. Zapewnia dokładność i oszczędza czas, prowadząc do bardziej produktywnych spotkań i lepszej komunikacji w zespole.

Pobierz darmowe rozszerzenie Tactiq do Chrome już dziś!