Ud over statiske rørledninger: Forbedring af AI-agenter med LlamaIndex

Grundlæggende oprettelse-udvidet generation (RAG) data pipelines er ofte afhængige af hardkodede skridt, der følger en foruddefineret vej hver gang de kører. Der er ingen realtid-vedtagelse i disse systemer, og de justerer ikke dynamisk handlinger baseret på inputdata. Dette begrænsning kan reducere fleksibilitet og responsivitet i komplekse eller skiftende miljøer, hvilket understreger en stor svaghed i traditionelle RAG-systemer. LlamaIndex løser denne begrænsning ved at introducere agenter. Agenter er et skridt videre fra vores spørgsmålsmotorer, idet de ikke kun kan "læse" fra en statisk datakilde, men også dynamisk kan indtage og ændre data fra forskellige værktøjer. Drevet af en LLM, er disse agenter designet til at udføre en række handlinger for at opnå en specificeret opgave ved at vælge de mest egnede værktøjer fra en tilgængelig samling. Disse værktøjer kan være så simple som grundlæggende funktioner eller så komplekse som omfattende LlamaIndex spørgsmålsmotorer. De behandler brugerinput eller spørgsmål, træffer interne beslutninger om, hvordan de skal håndtere disse input, og beslutter, om yderligere skridt er nødvendige eller om en endelig resultat kan leveres. Denne evne til at udføre automatiseret fornuft og beslutningstagning gør agenter højst tilpasningsdygtige og effektive til komplekse data behandlingsopgaver.