Bijna voorbij statische pijpleidingen: AI-agenten verbeteren met LlamaIndex

Basis-Retrieval-Augmented Generation (RAG)-gegevenspijpleidingen (opent een nieuw venster) vertrouwen vaak op hardgecodeerde stappen, waarbij ze elke keer dat ze worden uitgevoerd, een vooraf bepaalde route volgen. Er is geen real-time besluitvorming in deze systemen en ze passen hun acties niet dynamisch aan op basis van invoergegevens. Deze beperking kan de flexibiliteit en responsiviteit in complexe of veranderende omgevingen verminderen, wat een belangrijke zwakte in traditionele RAG-systemen benadrukt. LlamaIndex lost deze beperking op door de introductie van agenten (opent een nieuw venster). Agenten zijn een stap verder dan onze query-engines, omdat ze niet alleen "kunnen lezen" uit een statische bron van gegevens, maar ook dynamisch gegevens kunnen invoeren en wijzigen uit verschillende tools. Aangedreven door een LLM, zijn deze agenten ontworpen om een reeks acties uit te voeren om een bepaalde taak te voltooien door de meest geschikte tools te kiezen uit een aangeboden set. Deze tools kunnen zo eenvoudig zijn als basisfuncties of zo complex als omvattende LlamaIndex-query-engines. Ze verwerken gebruikersinvoer of queries, nemen interne beslissingen over hoe deze invoer te behandelen, en beslissen of er additionele stappen nodig zijn of dat een definitief resultaat kan worden geleverd. Deze mogelijkheid om automatische redenering en besluitvorming uit te voeren maakt agenten hoogst adaptief en efficiënt voor complexe gegevensverwerkingstaken.