Além das Pipelines Estáticas: Aprimorando Agentes de IA com LlamaIndex

O básico sistema de geração aumentada por recuperação (RAG) (abre nova janela) frequentemente depende de etapas codificadas, seguindo um caminho pré-definido a cada vez que é executado. Não há tomada de decisão em tempo real nesses sistemas, e eles não se ajustam dinamicamente às ações com base nos dados de entrada. Essa limitação pode reduzir a flexibilidade e a resposta em ambientes complexos ou em constante mudança, destacando uma grande fraqueza nos sistemas RAG tradicionais. O LlamaIndex resolve essa limitação ao introduzir agentes (abre nova janela). Os agentes são um passo além dos nossos motores de busca em que não apenas "leem" de uma fonte de dados estática, mas podem ingerir e modificar dinamicamente dados de várias ferramentas. Impulsionados por um LLM, esses agentes são projetados para realizar uma série de ações para alcançar uma tarefa especificada, escolhendo as ferramentas mais adequadas de um conjunto fornecido. Essas ferramentas podem ser tão simples quanto funções básicas ou tão complexas quanto motores de busca LlamaIndex abrangentes. Eles processam entradas ou consultas do usuário, tomam decisões internas sobre como lidar com essas entradas e decidem se são necessários passos adicionais ou se um resultado final pode ser entregue. Essa capacidade de realizar raciocínio automático e tomada de decisão torna os agentes altamente adaptáveis e eficientes para tarefas de processamento de dados complexas.