Utenfor statiske rørledninger: Å forbedre AI-agenter med LlamaIndex

Grundleggende gjenoppretting-augmentert generering (RAG) (åpner nytt vindu) data pipelines har ofte hardkodet steg, og følger en forhåndsdefinert vei hver gang de kjører. Det er ingen sanntids-beslutningstaking i disse systemene, og de justerer ikke dynamisk handlinger basert på inndata. Dette begrensningen kan redusere fleksibilitet og responsivitet i komplekse eller skiftende miljøer, og høydepunkter en stor svakhet i tradisjonelle RAG-systemer. LlamaIndex løser denne begrensningen ved å introdusere agenter (åpner nytt vindu). Agenter er et steg videre enn våre spøringsmotorer, i det de ikke bare kan "lese" fra en statisk kilde til data, men også dynamisk kan inngå og modifisere data fra ulike verktøy. Drevet av en LLM, er disse agentene designet til å utføre en serie av handlinger for å fullføre en spesifikk oppgave ved å velge de mest egnede verktøyene fra en gitt samling. Disse verktøyene kan være så enkle som grunnleggende funksjoner eller så komplekse som omfattende LlamaIndex spøringsmotorer. De behandler brukerinput eller spørsmål, tar interne beslutninger om hvordan de skal håndtere disse inputene, og bestemmer om det er nødvendig med flere steg eller om et endelig resultat kan leveres. Denne evnen til å utføre automatisert resonnement og beslutningstaking gjør agentene svært tilpasningsdyktige og effektive for komplekse data-prosesseringsoppgaver.