Das RAG Autonomy Spectrum: Ein Leitfaden für die Gestaltung intelligenter KI-Systeme

Der Text untersucht kognitive Architekturmuster für LLM-gestützte Anwendungen, wobei der Schwerpunkt auf RAG-Systemen (Retrieval Augmented Generation) liegt. Es kategorisiert diese Architekturen in sechs Ebenen, die auf Autonomie basieren, von fest codierten Schritten bis hin zu vollständig autonomen Agenten. Klassischer Code ohne LLMs wird als Stufe eins betrachtet. In den nachfolgenden Ebenen werden LLMs nach und nach für Aufgaben wie Übersetzung, Verkettung mehrerer LLM-Aufrufe und Routing-Entscheidungen integriert. Zustandsautomaten führen Zyklen für die adaptive Verfeinerung ein. Autonome Agenten können Werkzeuge auswählen und Anweisungen unabhängig voneinander verfeinern. Die RAG wird als Lösung für die Einschränkungen des LLM vorgestellt und bietet eine sachliche Grundlage und Zugang zu Echtzeitdaten. Der Text ordnet auch verschiedene RAG-Techniken auf der Grundlage von Autonomiestufen ein und veranschaulicht reale Anwendungen. Die RAG-Ebenen reichen von der klassischen Suche bis hin zu verketteten, routerbasierten, zustandsmaschinengesteuerten und vollständig autonomen Ansätzen. Der Artikel rät schließlich dazu, das geeignete Maß an Autonomie auf der Grundlage der Anforderungen und der Komplexität der spezifischen Anwendung auszuwählen.