Jenseits statischer Pipelines: Verbesserung von KI-Agenten mit LlamaIndex

Grundlegende Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Datenpipelines (öffnet ein neues Fenster) verlassen sich oft auf hartcodierte Schritte, die bei jedem Ausführen einem vordefinierten Pfad folgen. Es gibt keine Echtzeit-Entscheidungsfindung in diesen Systemen, und sie passen sich nicht dynamisch an, wenn sich die Eingabedaten ändern. Dieser Mangel reduziert die Flexibilität und Reaktionsfähigkeit in komplexen oder sich ändernden Umgebungen, was ein Hauptproblem traditioneller RAG-Systeme hervorhebt. LlamaIndex löst dieses Problem, indem es Agenten (öffnet ein neues Fenster) einführt. Agenten sind ein Schritt weiter als unsere Abfrage-Engines, da sie nicht nur von einer statischen Datenquelle "lesen" können, sondern auch dynamisch Daten von verschiedenen Tools aufnehmen und ändern können. Angetrieben von einem LLM, sind diese Agenten so konzipiert, dass sie eine Serie von Aktionen ausführen, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen, indem sie die geeignetsten Tools aus einem bereitgestellten Satz auswählen. Diese Tools können so einfach wie grundlegende Funktionen oder so komplex wie umfassende LlamaIndex-Abfrage-Engines sein. Sie verarbeiten Benutzereingaben oder Anfragen, treffen interne Entscheidungen darüber, wie sie mit diesen Eingaben umgehen sollen, und entscheiden, ob weitere Schritte notwendig sind oder ob ein endgültiges Ergebnis geliefert werden kann. Die Fähigkeit, automatisierte Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen, macht Agenten sehr anpassungsfähig und effizient für komplexe Datenverarbeitungsaufgaben.