Au-delà des pipelines statiques : Amélioration des agents IA avec LlamaIndex

Les systèmes de génération augmentée de récupération (RAG) de base (ouvre une nouvelle fenêtre) ont souvent des pipelines de données qui reposent sur des étapes codées en dur, suivant un chemin préétabli à chaque exécution. Il n'y a pas de prise de décision en temps réel dans ces systèmes, et ils n'ajustent pas dynamiquement leurs actions en fonction des données d'entrée. Cette limitation peut réduire la flexibilité et la réactivité dans des environnements complexes ou changeants, mettant en évidence une faiblesse majeure des systèmes RAG traditionnels. LlamaIndex résout cette limitation en introduisant des agents (ouvre une nouvelle fenêtre). Les agents sont un pas en avant de nos moteurs de recherche en ce qu'ils ne peuvent pas seulement "lire" à partir d'une source de données statique, mais peuvent également ingérer et modifier dynamiquement des données à partir de divers outils. Équipés d'un LLM, ces agents sont conçus pour accomplir une tâche spécifique en choisissant les outils les plus appropriés parmi un ensemble fourni. Ces outils peuvent être aussi simples que des fonctions de base ou aussi complexes que des moteurs de recherche LlamaIndex complets. Ils traitent les entrées utilisateur ou les requêtes, prennent des décisions internes sur la manière de gérer ces entrées, et décident si des étapes supplémentaires sont nécessaires ou si un résultat final peut être livré. Cette capacité à effectuer une raison automatisée et à prendre des décisions en fait des agents très adaptables et efficaces pour les tâches de traitement de données complexes.