Statik Boru Hatları Ötesinde: LlamaIndex ile AI Ajanlarını Geliştirmek

Temel Geri Alma-Artırmalı Üretim (RAG) veri akışları genellikle, her çalıştığında önceden belirlenmiş bir yol izleyen, katı kodlanmış adımlara dayanır. Bu sistemlerde, gerçek zamanlı karar verme yoktur ve girdilerin değişen ortamlarda veya karmaşık durumlarda esneklik ve tepkiyi azaltan, veri tabanına göre dinamik olarak eylemleri ayarlanamaz. LlamaIndex, bu sınırlamayı, ajanlar(opens new window)introduksiyonuyla çözüyor. Ajanlar, bir LLM tarafından güçlendirilmiş, verilerin statik bir kaynağından "okuma" yeteneğini aşan ve çeşitli araçlardan verilerin dinamik olarak alınmasını ve değiştirilmesini sağlayan bir adım daha öteye gidiyorlar. Bunlar, bir görevi yerine getirmek için en uygun araçları bir dizi eylemle belirleyerek, kullanıcı girdileri veya sorguları işleyerek, bu girdileri nasıl ele alacaklarını belirleyerek ve nihai bir sonucu teslim etmek için ek adımların gerekli olup olmadığını belirleyerek çalışıyorlar. Bu otomatik akıl yürütme ve karar verme yeteneği, karmaşık veri işleme görevleri için ajanları son derece uyarlanabilir ve verimli hale getiriyor.