Bortom statiska pipelines: Att förbättra AI-agenter med LlamaIndex

Grundläggande återvinningsförstärkt generation (RAG) data pipelines är ofta beroende av hårdkodade steg, följer en förutbestämd väg varje gång de körs. Det finns ingen realtidsbeslutsfattning i dessa system, och de justerar inte dynamiskt åtgärder baserat på indata. Denna begränsning kan minska flexibiliteten och responsiviteten i komplexa eller föränderliga miljöer, vilket framhäver en stor svaghet i traditionella RAG-system. LlamaIndex löser denna begränsning genom att introducera agenter. Agenter är ett steg bortom våra frågemotorer eftersom de inte bara kan "läsa" från en statisk datakälla, utan också dynamiskt kan ta in och modifiera data från olika verktyg. Drivna av en LLM, är dessa agenter utformade för att utföra en serie åtgärder för att uppnå ett specificerat mål genom att välja det mest lämpliga verktyget från en given uppsättning. Dessa verktyg kan vara så enkla som grundläggande funktioner eller så komplexa som omfattande LlamaIndex-frågemotorer. De bearbetar användarinput eller frågor, fattar interna beslut om hur de ska hantera dessa input, och avgör om ytterligare steg är nödvändiga eller om ett slutresultat kan levereras. Denna förmåga att utföra automatiserat resonemang och beslutsfattande gör agenter mycket anpassningsbara och effektiva för komplex datahantering.