Oltre le pipeline statiche: Migliorare gli agenti IA con LlamaIndex

I sistemi di generazione aumentata di recupero (RAG) di base spesso si basano su passaggi codificati in modo rigido, seguendo un percorso predefinito ogni volta che vengono eseguiti. Non esiste una vera e propria presa di decisioni in tempo reale in questi sistemi, e non si adattano dinamicamente alle azioni in base ai dati di input. Questa limitazione può ridurre la flessibilità e la reattività in ambienti complessi o in evoluzione, evidenziando una grave debolezza nei sistemi RAG tradizionali. LlamaIndex risolve questa limitazione introducendo gli agenti. Gli agenti sono un passo avanti rispetto ai nostri motori di ricerca in quanto possono non solo "leggere" da una fonte di dati statica, ma possono anche ingerire e modificare dinamicamente i dati da vari strumenti. Potenziati da un LLM, questi agenti sono progettati per eseguire una serie di azioni per completare un compito specifico, scegliendo gli strumenti più adatti da un set fornito. Questi strumenti possono essere semplici come funzioni basiche o complessi come motori di ricerca LlamaIndex. Elaborano input utente o query, prendono decisioni interne su come gestire questi input e decidono se sono necessari ulteriori passaggi o se un risultato finale può essere consegnato. La capacità di eseguire ragionamento automatizzato e decisioni fa degli agenti altamente adattabili e efficienti per le attività di elaborazione dei dati complessi.