RAG 实现正变得更具代理特性RAG 实现正变得更具代理特性
🌟 引言 随着生成性人工智能框架的不断进步,RAG(检索增强生成)实现正在朝着更具代理特性的方向演化。曾几何时,基本的 RAG 架构被视为足够,但如今,这一领域正通过融合更多智能和元素而发生显著变化。我们不禁要问,这种转变意味着什么?在探索这一问题的同时,我们将揭开 RAG 实现的潜在优势以及其面临的挑战。 🧐 标准 RAG 的问题 首先,RAG 架构中的提示结构日益重要。过去,仅仅将上下文数据注入提示中并不足以满足需求。如今,开发者们开始精心设计提示的措辞,以最大限度地优化性能。例如,Chain-of-Thought 技术的引入使得提示可以引导模型进行更复杂的推理。这一变化标志着从简单的文本输入到更复杂的多层次输入的转变。 其次,RAG 的静态特性使其在两个关键方面显得乏力。RAG 通常未能充分考虑对话的上下文,且其检索决策过程往往受限于静态规则,缺乏灵活性。想象一下,假设你在和一个机器人聊天,但它却只记得你刚刚说过的内容,而无法理解你先前提到的背景信息,这就像在与一个只会重复的录音机对话。 此外,关于不必要的开销问题也逐渐引起关注,特别是在未优化的检索和额外的文本中,导致了不必要的成本和推理延迟。多步骤方法和分类器被用于确定最佳响应,而这些分类器常常依赖于标注数据来训练特定任务的模型。这一现象在一定程度上暴露了标准 RAG 实现的局限性。 🔍 代理式 RAG 的崛起 随着对 RAG 方案不断深入的研究,出现了一种被称为“代理式 RAG”的新模式。在这种模式中,RAG 被实现为一种更具代理特性的方式。每个工具都与一个或一组文档相关联,代理能够根据文档的描述选择合适的工具。用户可以提交跨越多个文档的问题,代理则能综合不同工具的能力,给出更为精准的答案。 例如,设想一个 [...]