Великі мовні моделі (LLM) здійснили революцію в тому, як ми отримуємо та розуміємо інформацію. Ці передові системи штучного інтелекту навчаються на величезних обсягах даних, що дозволяє їм розпізнавати шаблони та значення в мовленні. Завдяки розумінню слів у контексті, вони значно спрощують процес дослідження ідей, навчання новим речам та швидкого знаходження відповідей. LLM формує нову еру в тому, як ми взаємодіємо з інформацією та використовуємо її в повсякденному житті.
Ранні традиційні LLM покладалися лише на знання, надані їх статичними навчальними даними. Це обмеження часто призводило до галюцинацій, коли модель генерувала неправильну або вигадану інформацію через застарілі чи неповні дані. Усвідомлюючи ці проблеми, був введений концепт Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Ідея Retrieval-Augmented Generation (RAG) полягала в тому, щоб надати надійну базу даних для LLM для покращення якості їхніх відповідей. Замість того, щоб покладатися лише на інформацію, яку вони дізналися під час навчання, RAG дозволяє LLM отримувати дані в реальному часі, використовуючи векторну базу даних як MyScale як базу знань.
Як видно на зображенні вище, процес запиту поділяється на дві частини: retrieval та generation:
- Retrieval: Модель шукає відповідні документи в зовнішній базі знань. Вона перетворює запит користувача на вектор і порівнює його з даними, що зберігаються. Найсхожіші документи отримуються та ранжуються на основі їхньої релевантності до запиту, що забезпечує точність та актуальність отриманої інформації.
- Generation: Після того як модель отримує відповідні документи, вона використовує як отриману інформацію, так і свою попередньо навчену базу знань для створення відповіді. Модель комбінує новоприбуті дані з тим, що вона вже знає, для генерації контекстно точного та релевантного відповіді на запит користувача.
Без сумніву, RAG покращує точність та якість відповідей. Однак її конвеєр працює статично. Кожного разу, коли користувач робить запит, проходить одна і та сама процедура: релевантна інформація отримується з векторної бази даних і передається LLM для генерації відповіді. Така сталість забезпечує надійність, але обмежує здатність системи адаптуватися до конкретних контекстів чи сценаріїв.
Щоб подолати обмеження статичного конвеєра RAG, були введені нові методи, такі як ReACT (Reasoning and Acting)) та агенти. Ці інструменти допомагають системам краще реагувати на запити користувачів, додаючи:
- Розуміння
- Прийняття рішень
- Виконання завдань
Вони є будівельними блоками для таких передових систем, як Agentic RAG, які поєднують логічне мислення з простими діями для забезпечення більшої точності та гнучкості.
Що таке ReACT
ReACT, що розшифровується як “Reasoning and Acting”, є проривом у роботі LLM. На відміну від традиційних моделей, які дають швидкі відповіді, ReACT допомагає ШІ продумати проблеми крок за кроком. Цей підхід, званий chain-of-thought (CoT), дозволяє моделям ефективніше вирішувати складні завдання.
У дослідженні 2022 року Яо та його команда продемонстрували, як поєднання розуміння з дією може зробити ШІ розумнішим. Традиційні моделі часто мають проблеми з вирішенням складних завдань, але ReACT змінює це.
Це допомагає ШІ зупинятись, критично мислити та розробляти кращі рішення.
Основна різниця полягає у підході до вирішення проблем. Замість того, щоб поспішати з відповіддю, моделі, які працюють на ReACT, розбивають завдання на складові частини. Це робить їх більш адаптивними та надійними при вирішенні реальних проблем.
Навчаючи ШІ міркувати перед дією, ReACT розсуває межі того, що може зробити штучний інтелект. Йдеться не тільки про наявність інформації — важливо використовувати цю інформацію розумно.
Як працює ReACT
ReACT підвищує можливості LLM, інтегруючи систематичний процес міркування з діями. Фреймворк працює через такі етапи:
- Аналіз запиту: Модель починає з розбиття запиту користувача на керовані компоненти.
- Міркування за ланцюгом думок (Chain of Thought): LLM розмірковує крок за кроком, аналізуючи кожен компонент і визначаючи необхідні дії. Наприклад, модель може отримати інформацію, перевірити дані або логічно поєднати кілька джерел.
- Виконання дії: На основі свого міркування модель виконує такі дії, як взаємодія з зовнішніми інструментами, отримання конкретних даних або перегляд запиту, коли нова інформація стає доступною.
- Ітераційне вдосконалення: ReACT може вдосконалювати свої міркування в міру просування через етапи, динамічно коригуючи на основі проміжних результатів.
Це крок за кроком міркування подібне до того, як люди вирішують складні проблеми, забезпечуючи, що кінцева відповідь є ретельно продуманою та контекстуально релевантною. Наприклад, якщо запит звучить: “Які основні відмінності між ReACT та агентами?”, модель спочатку ідентифікує компоненти (наприклад, визначення ReACT, визначення агентів), а потім послідовно розмірковує над ними перед тим, як синтезувати повну відповідь.
Введення Агентів
В той час як ReACT зосереджується на міркуванні в межах LLM, агенти виконують конкретні завдання поза межами моделі. Агенти — це автономні сутності, які виконують інструкції, надані LLM, дозволяючи системі взаємодіяти із зовнішніми інструментами, API, базами даних або навіть виконувати складні багатокрокові робочі процеси.
Як працюють Агенти
- Ідентифікація завдання: LLM, часто кероване міркуванням ReACT, визначає, який агент потрібен для виконання певного завдання. Наприклад, запит про поточні погодні умови може активувати агента для отримання даних в реальному часі.
- Виконання: Вибраний агент виконує завдання. Це може включати запит до бази даних, збирання веб-контенту, виклик API або виконання обчислень.
- Зворотній зв'язок: Після виконання завдання агент повертає результат до LLM для подальшого міркування або генерації відповіді.
- Ланцюгування кількох агентів: У складніших сценаріях кілька агентів можуть бути оркестровано в послідовності. Наприклад, один агент отримує сирі дані, інший обробляє їх, а третій агент візуалізує або форматує кінцевий результат.
Агенти та Модульність
Агенти мають модульну конструкцію, що дозволяє їх налаштовувати для різних застосувань. Прикладом є:
- Агент для отримання даних: Отримує дані з векторних баз даних або графів знань.
- Агент для підсумовування: Збирає отриману інформацію у ключові моменти.
- Агент для обчислень: Виконує завдання, що вимагають обчислень або трансформацій даних.
- Агент для взаємодії з API: Інтегрується із зовнішніми сервісами для отримання оновлень в реальному часі.
Такий модульний підхід дозволяє гнучкість та масштабованість, оскільки нові агенти можуть бути додані для задоволення специфічних вимог.
Що таке Agentic RAG
Agentic RAG поєднує можливості міркування ReACT з потужністю виконання завдань агентами, створюючи динамічну та адаптивну систему. На відміну від традиційного RAG, який слідує фіксованому конвеєру, Agentic RAG вводить гнучкість, використовуючи ReACT для динамічного оркестрування агентів, виходячи з контексту запиту користувача.
Це дозволяє системі не лише отримувати та генерувати інформацію, а й вживати обґрунтовані дії на основі контексту, змінюваних цілей та даних, з якими вона взаємодіє.
Ці досягнення роблять Agentic RAG значно потужнішою та гнучкішою системою. Модель більше не обмежується пасивною реакцією на запити користувачів; тепер вона може активно планувати, виконувати та адаптувати свій підхід для вирішення проблем самостійно. Це дає можливість системі справлятись із більш складними завданнями, динамічно адаптуватися до нових викликів та надавати контекстуально точніші відповіді.
Як працює Agentic RAG
Ключова інновація в Agentic RAG полягає у її здатності автономно використовувати інструменти, приймати рішення та планувати наступні кроки. Конвеєр працює через такі основні етапи:
- Подання запиту користувачем:
- Процес починається з подання користувачем запиту до системи. Цей запит є тригером для конвеєра.
- Отримання даних з векторної бази даних:
- Агент шукає в векторній базі даних, де документи зберігаються як вбудовані (embeddings), що забезпечує ефективне та швидке отримання релевантної інформації.
- Якщо отримані дані недостатні, агент уточнює запит і виконує додаткові спроби отримати кращі результати.
- Збір зовнішніх даних за допомогою функціональних інструментів:
- Якщо векторна база даних не містить необхідної інформації, агент використовує функціональні інструменти для збору даних в реальному часі з зовнішніх джерел, таких як API, веб-пошукові системи чи власні потоки даних. Це забезпечує надання актуальної та контекстуально релевантної інформації.
- Генерація відповіді великою мовною моделлю (LLM):
- Отримані дані передаються до LLM, який синтезує їх для створення детальної, орієнтованої на контекст відповіді, яка підходить до запиту.
- Удосконалення відповіді агентом:
- Після того, як LLM створить відповідь, агент додатково вдосконалює її для точності, релевантності та узгодженості перед тим, як передати її користувачеві.
Порівняння: Agentic RAG vs RAG
Ось таблиця порівняння.
Висновок
Підсумовуючи, можна сказати, що Agentic RAG є значним кроком уперед у галузі ШІ. Поєднуючи потужність великих мовних моделей із здатністю автономно міркувати та отримувати інформацію, Agentic RAG забезпечує новий рівень інтелекту та адаптивності. Як ШІ продовжує еволюціонувати, Agentic RAG відіграватиме все більш важливу роль у різних галузях, змінюючи спосіб нашої роботи та взаємодії з технологіями.
Для повного реалізування потенціалу агентного ШІ важливою є надійна та ефективна векторна база даних, така як MyScale Vector Database, яка спочатку була розроблена для задоволення вимог великих ШІ-застосунків. Завдяки своїм передовим методам індексації та оптимізованим можливостям обробки запитів, MyScale дає змогу системам Agentic RAG швидко отримувати релевантну інформацію та генерувати високоякісні відповіді. Використовуючи потужність MyScale, можна розкрити весь потенціал агентного ШІ та стимулювати інновації.
Перекладено з: A Beginner’s Guide on Agentic RAG