Static Pipelines Beyond: LlamaIndexillä AI-agenttien tehostaminen

Perustavan tiedonhankinta- ja tuotantojärjestelmän (RAG) (avaa uuden ikkunan) data-piiput käyttävät usein kovakoodattuja askeleita, seuraamalla määriteltyä polkua jokaisella suorituskerralla. Näissä järjestelmissä ei ole reaaliaikaisia päätöksiä, eikä ne sovella toimia dynaamisesti syötteen mukaisesti muuttuvissa ympäristöissä. Tämä rajoitus heikentää joustavuutta ja reagointikykyä monimutkaisissa tai muuttuvissa tilanteissa, korostaen perinteisten RAG-järjestelmien suurimman heikkouden. LlamaIndex ratkaisee tämän rajoitteen esittelemällä agenteja (avaa uuden ikkunan). Agentit ovat askeleita edemmäs meidän kyselymoottoreistamme, sillä ne voivat "lukaista" ei vain staattisesta tietolähteestä, vaan myös dynaamisesti käsitellä ja muuttaa tietoa eri työkaluista. LLM:llä toimivat agentit on suunniteltu suorittamaan sarjan toimia, jotta voidaan täyttää määritelty tehtävä valitsemalla sopivimmat työkalut annetusta joukosta. Nämä työkalut voivat olla yhtä yksinkertaisia funktioita tai yhtä monimutkaisia kuin kattavat LlamaIndex-kyselymoottorit. Ne käsittelevät käyttäjän syötteitä tai kyselyitä, tekevät sisäisiä päätöksiä siitä, miten käsitellä näitä syötteitä, ja päättävät, onko lisätoimia tarpeen vai voidaanko lopullinen tulos toimittaa. Tämä kyky tehdä automaattisia päättelyjä ja päätöksiä tekee agenteista erittäin soveltuvia ja tehokkaita monimutkaisissa tietojen käsittelytehtävissä.