За пределами статических конвейеров: Улучшение ИИ-агентов с помощью LlamaIndex

Базовые системы генерации с использованием внешних знаний (RAG) (открывает новое окно) часто полагаются на жестко закодированные этапы, повторяя заранее определенный путь при каждом запуске. В этих системах нет реального времени принятия решений, и они не динамически корректируют свои действия в зависимости от входящих данных. Это ограничение может уменьшать гибкость и реагирование в сложных или меняющихся условиях, подчеркивая основной недостаток традиционных систем RAG. LlamaIndex решает эту проблему, вводя агентов (открывает новое окно). Агенты являются шагом вперед по сравнению с нашими поисковыми движками, поскольку могут не только "читать" из статического источника данных, но и динамически поглощать и изменять данные из различных инструментов. Благодаря языковой модели LLM, эти агенты спроектированы для выполнения серии действий для достижения заданной цели, выбирая из доступного набора инструментов. Эти инструменты могут быть так просты, как основные функции, или так сложны, как полноценные поисковые движки LlamaIndex. Они обрабатывают пользовательские запросы или запросы, принимают внутренние решения о том, как обработать эти запросы, и решают, нужны ли дополнительные шаги или можно уже предоставить окончательный результат. Эта способность к автоматическому рассуждению и принятию решений делает агентов высоко адаптивными и эффективными для сложных задач обработки данных.