ai-agents-for-beginners
(ಈ ಪಾಠದ ವೀಡಿಯೋ ನೋಡಲು ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ)
Agentic RAG
ಈ ಪಾಠವು Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) ಎಂಬ ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) ಸ್ವತಃ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವ ಹಾಗೂ ಬಾಹ್ಯ ಸ್ರೋತಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಹೊಸ AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ总ಸಂಗಳೆಯನ್ನು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರ retrieval-ನಂತರ-ವಾಚನ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, Agentic RAG ಲ್ಲಿ LLM ಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕರೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿರುವುದು, ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕಾಲ್ಗಳನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡು ಹಾಗೂ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಇರುತ್ತವೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಾಂಕನ ಮಾಡಿ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಿ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ ಹಾಗೂ ಈ ಚಕ್ರವನ್ನು ಗ್ರಾಹ್ಯ ಪರಿಹಾರ ದೊರಕುವವರೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರಿಚಯ
ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಲಿಯುತ್ತೀರಿ
- Agentic RAG ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) ಸ್ವತಃ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವ ಹಾಗೂ ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ AI ಯ ಹೊಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿಯಿರಿ.
- ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮೇಕರ್-ಚೆಕರ್ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಿ: LLM ಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕರೆಗಳ ಮೊದಲ ಹಂತದೊಂದಿಗೆ ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕಾಲ್ಗಳ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಸೇರಿಕೊಂಡಿರುವ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ, ಇದು ಸರಿಯಾಗಿತ್ತಾ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೈಗಾರಿಕೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯಕ.
- ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ: Agentic RAG ಅನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಸರಗಳು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂವಹನಗಳು ಮತ್ತು ವಿಸ್ತೃತ ಕೆಲಸದನಗರಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ.
ಕಲಿಕಾ ಗುರಿಗಳು
ಈ ಪಾಠವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ಮೇಲೆ ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ/ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ:
- Agentic RAG ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು: ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) ಸ್ವತಃ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವ ಹಾಗೂ ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ AI ಯ ಹೊಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಕುರಿತು ತಿಳಿಯಿರಿ.
- ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮೇಕರ್-ಚೆಕರ್ ಶೈಲಿ: LLM ಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕರೆಗಳ ಲೂಪ್, ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕಾಲ್ಗಳ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ ಗಳ ಧಾರೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಿ, ಇದು ಸರಿಯಾದಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಸಹಾಯಕ.
- ಯುಕ್ತಿವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಂತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು: ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿಸಲಿಲ್ಲದ ಮಾರ್ಗಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಭಾಯಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ: ಒಂದು agentic ಮಾದರಿ ಸ್ವತಃ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರಾರಂಭ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಆಂತರಿಕ ಮಾರಾಟ ಗಾಳಕಾಲ್ಪನಿಕ ಡೇಟಾಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ತಂತ್ರವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಭಾಯಿಸಿ ಕ್ರಮವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ.
- ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಲೂಪ್ಗಳು, ಸಾಧನಗಳ ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣೆ: ಸಹಾಯಕರೊಂದಿಗೆ, ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ನೆನಪನ್ನು ಜಾಗರೂಕವಾಗಿ ಸಂರಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪುನರಾವರ್ತಾವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಮತ್ತು ತರ್ಕಸಿದ್ಧ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಹೇಗೆ ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ.
- ವಿಫಲತೆಗೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಸರಿ ಮಾಡುವುದು: ಸ್ವಯಂ-ಸರಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ, ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಮರುಪ್ರಶ್ನೆಮಾಡುವುದು, ತಪಾಸಣಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ.
- ಏಜೆನ್ಸಿಯ ಗಡಿಗಳು: Agentic RAG ರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ, ವಿಶೇಷ ಕಾರಣಗಳು, ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಅವಲಂಬನೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಗೆ ಗೌರವ.
- ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ: Agentic RAG ಹೆಚ್ಚು ಸರಿಯಾಗುವ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತೃತ ಕಾರ್ಯವಾಹಕದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮರಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ.
- ಸರ್ಕಾರಣ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆ: ವಿವರಣೆಮಾಡಬಹುದಾದ ಯುಕ್ತಿವಾದ, ಪಕ್ಷಪಾತ ನಿಯಂತ್ರಣೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಿ.
Agentic RAG ಎಂದರೆ ಏನು?
Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) ಎಂಬುದು ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) ಸ್ವತಃ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವ ಹಾಗೂ ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ AI ಯ ಹೊಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ. ಸ್ಥಿರ retrieval-ನಂತರ-ವಾಚನ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, Agentic RAG ನಲ್ಲಿ LLM ಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕರೆಗಳು ಇರುತ್ತವೆ, ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕಾಲ್ಗಳ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಾ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾ, ಈ ಚಕ್ರವನ್ನು ಗ್ರಾಹ್ಯ ನಿರ್ಣಯ ದೊರಕುವವರೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪುನರಾವರ್ತಿತ “ಮೇಕರ್-ಚೆಕರ್” ಶೈಲಿ ಸರಿಯಾದಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯಕ.
ಸಿಸ್ಟಮ್ ತನ್ನ ಯುಕ್ತಿವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಬಲೀಕರಿಸುತ್ತದೆ; ವಿಫಲವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮರುಬರೆದು, ಬೇರೆ retrieval ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, ವಿವಿಧ ಸಾಧನಗಳನ್ನು —ಂತೆ Azure AI Search ನಲ್ಲಿರುವ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ, SQL ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು, ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ API ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮುನ್ನ — ತನ್ನ ಉತ್ತರವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. agentic ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಗುಣಾರ್ಥನೆ ಅದರ ಯುಕ್ತಿವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಂತವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) ಪರಿಗಣನೆ
Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) ಒಂದು AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಹೊಸ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ, ಇದು LLM ಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿ ಮಾತ್ರ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದೇ ಅಲ್ಲದೆ ಸ್ವತಃ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಥಿರ retrieval-ನಂತರ-ವಾಚನ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ದೃಢವಾದ prompt ಸರಣಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, Agentic RAG ನಲ್ಲಿ LLM ಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕರೆಗಳ ಲೂಪ್ ಇರುತ್ತದೆ, ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕಾಲ್ಗಳ ಆಚರಣೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದೇ ಬೇಕಾದ್ದೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಚಕ್ರವನ್ನು ಗ್ರಾಹ್ಯ ಪರಿಹಾರ ಸಿಕ್ಕುವವರೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಪುನರಾವರ್ತಿತ “ಮೇಕರ್-ಚೆಕರ್” ಕಾರ್ಯಪ್ರವೃತ್ತಿ ಸರಿಯಾದಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, NL2SQL ಹೋಲಿನ ನಾಲಗಿನ ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕೇವಲ ಬದ್ಧವಾದ prompt ಸರಣಿಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬನೆ ಇಡುವ ಬದಲಾಗಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ತನ್ನ ವೈಖರಿಯನ್ನು ಸ್ವಂತವಾಗಿ ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ವಿಫಲವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮರುಬರೆದು, ಬೇರೆ retrieval ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, ವಿವಿಧ ಸಾಧನಗಳನ್ನು - Azure AI Search ನಲ್ಲಿರುವ ವೆಕ್ಟರ್ ಹುಡುಕಾಟ, SQL ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು, ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ APIs - ಸಂಯೋಜಿಸಿ, ತನ್ನ ಉತ್ತರವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪೋರ್ಟ್ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ orchestration ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಅವಶ್ಯಕತೆಯನ್ನು ತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಬದಲಾಗಿ, ಸರಳವಾದ “LLM ಕರೆ → ಸಾಧನ ಬಳಕೆ → LLM ಕರೆ → …” ಲೂಪ್ ನಿಂದ ಸುಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಭದ್ರವಾಗಿದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ದೊರಕುತ್ತವೆ.
ಯುಕ್ತಿವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಂತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ಯಂತ್ರವನ್ನು “agentic” ಮಾಡಿಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ಗುಣಾರ್ಥನೆ ಅದರ ಯುಕ್ತಿವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಂತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಕ RAG ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಮಾನವರಿಂದ ಒಂದು ನಿಗದಿತ ಹಾದಿ: ಯಾವುದನ್ನು ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಪಡೆಯಬೇಕೆಂಬ chain-of-thought ಅನ್ನು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬನೆ ಇರುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ ಒಬ್ಬ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿಜವಾದ agentic ಆಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸಲು ಎಂದು ತೀರ್ಮಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಕೇವಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಲ್ಲ; ಅದು ಮಟ್ಟಮಟ್ಟವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಮಾಹಿತಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಆಧಾರಿತವಾದ ಹಂತ ಸರಣಿಯನ್ನು ಸ್ವತಃ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉತ್ಪನ್ನ ಲಾಂಚ್ ತಂತ್ರವಿಧಾನವನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತಯಾರಿಕಾ ಕಾರ್ಯವಾಹಕವನ್ನು ಬಗೆಹರೆಸುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸದೇ, agentic ಮಾದರಿ ಸ್ವತಃ ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು:
- Bing Web Grounding ಬಳಸಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ರೂಪರೇಷೆ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ
- Azure AI Search ಬಳಸಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ
- Azure SQL Database ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಆಂತರಿಕ ಮಾರಾಟ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿಸುತೆ
- Azure OpenAI Service ಮೂಲಕ ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಸಮಗ್ರ ತಂತ್ರವಿಧಾನವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ
- ತಂತ್ರವನ್ನು ಗ್ಯಾಪ್ಗಳು ಅಥವಾ ಅನಿಯಮಿತತೆಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ಹೊಸ retrieval ರೌಂಡನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳು: ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು, ಮೂಲಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದು, ಉತ್ತರ “ತೃಪ್ತಿಕರ” ಆಗಿರುವವರೆಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು—ಇವುಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ತಾನೇ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಮುಂಚಿತ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಆಗಿ ಮಾನವರು ನೀಡುವುದಲ್ಲ.
ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಲೂಪ್ಗಳು, ಸಾಧನ ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣೆ
agentic ಸಿಸ್ಟಮ್ ಹೀಗೊಂದು ಲೂಪ್ಡ್ ಇಂಟರ್ಯಾಕ್ಷನ್ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ:
- ಆರಂಭಿಕ ಕರೆ: ಬಳಕೆದಾರರ ಗುರಿ (ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್) LLM ಗೆ ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಾಧನ ಕರೆ: ಮಾದರಿ ಪೂರಕ ಮಾಹಿತಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದು ಸೂಕ್ತ ಸಾಧನ ಅಥವಾ retrieval ವಿಧಾನ ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತದೆ — ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವೀಕ್ಷಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆ (Azure AI Search Hybrid search ಪ್ರೈವೇಟ್ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ) ಅಥವಾ ಕಾಮಗಾರಿ SQL ಕರೆ ಮಾಡಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆ: ಸಿಗುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಮಾಹಿತಿಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಕಾಗದಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ, ಬೇರೆ ಸಾಧನ ಪ್ರಯೋಗಿಸಿ ಅಥವಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
- ತೃಪ್ತಿಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆ: ಮಾದರಿ ತಕ್ಕಷ್ಟು ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುವವರೆಗೆ ಈ ಚಕ್ರ ಮುಂದುವರೆಯುತ್ತದೆ.
- ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿ: ಸಿಸ್ಟಮ್ ಹಂತಗಳಲ್ಲೇ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದರಿಂದ, ಹಿಂದೆ ಮಾಡಿದ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನಲ್ಲಿಟ್ಟು, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಲೂಪ್ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತಾ ಮತ್ತು ತಿಳಿತಾದ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ, ಇದು ಹೊಸ ಅರಿವು ವೃದ್ಧಿಯಾಗುವ ಅನುಭವವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ, ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮರುರೂಪಿಸುವುದರ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮಾದರಿಗೆ ಸಹಾಯಕ.
ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ತದ್ದುಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
Agentic RAG ಸ್ವತಂತ್ರತೆ robust ಸ್ವಯಂ-ತದ್ದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕೊನೆಗೆ ತಲುಪದಾಗ (ಅನಾವಶ್ಯಕ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ತರಲು ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು) ಇದು:
- ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ಮರುಪ್ರಶ್ನೆಮಾಡುವುದು: ಕಡಿಮೆಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಬದಲಿಗೆ, ಮಾದರಿ ಹೊಸ ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನ ಮರುಬರೆದು, ಪರ್ಯಾಯ ಡೇಟಾಗಳ ಮೇಲೆ ನೋಡುತ್ತದೆ.
- ತಪಾಸಣಾ ಸಾಧನಗಳ ಬಳಕೆ: ಸಿಸ್ಟಮ್ ತನ್ನ ಯುಕ್ತಿವಾದ ಹಂತಗಳನ್ನು ಡಿಬಗ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಪಡೆದ ಡೇಟಾ ಸರಿಯಾದುದೇ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕರೆದೊಯ್ಯಬಹುದು. Azure AI Tracing ಮುಂತಾದ ಸಾಧನಗಳು ದೃಢತೆಯ ವೀಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ಗೆ ಮುಖ್ಯ.
- ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯFallback: ಉನ್ನತ ತೀವ್ರತೆ ಅಥವಾ ನಿಷ್ಠೂರವಾಗಿ ವೈಫಲ್ಯ ಹೊಂದುವ ಪರিস্থಿತಿಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿ ಅನುಮಾನವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ ಮಾನವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು. ಮಾನವರು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿದ ನಂತರ, ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ಅದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಈ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ಚಂಚಲ ವಿಧಾನ ಮಾದರಿಗೆ ತದ್ರೂಪ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಏಕ ಶಾಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವು ತನ್ನ ತಪ್ಪುಗಳೊ learn сура ತಿಳಿಯುವ ಸುರೋಗ.
ಏಜೆನ್ಸಿಯ ಗಡಿಗಳು
ಒಂದು ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೂ, Agentic RAG ಕೃತಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ (AGI) ಸಮಾನವಲ್ಲ. ಇದರ “agentic” ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮಾನವರಲ್ಲಿನ ಸಾಧನಗಳು, ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು, ಮತ್ತು ನೀತಿರು شوي ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಮಿತವಾಗಿವೆ. ಅದು ತನ್ನ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೈನ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಹೋಗಲಾರದಂತಿದೆ. ಬದಲಾಗಿ, ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪ್ರಬಲವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ವಿಶಿಷ್ಟ.
ಮುಖ್ಯ ಬೇರೆಯದಾಂಶಗಳು:
- ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ: Agentic RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ನಿಗದಿತ ಗುರಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ ಡೊಮೈನ್ ಒಳಗೆ ಸಾಧಿಸಲು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಪ್ರಶ್ನೆ ಮರುಬರೆಯುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಸಾಧನ ಆಯ್ಕೆ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಹೆಚ್ಚಿಸುವಲ್ಲಿ.
- ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಅವಲಂಬನೆ: ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿವೆ. ಮಾನವರ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಈ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಮೀರುವುದಿಲ್ಲ.
- ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಗೆ ಗೌರವ: ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು, ಅನುಕೂಲ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ನೀತಿಗಳು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ. ಏಜೆಂಟಿನ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವು ಸರಾಗತೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಹೀಗೆ ಮಾತ್ರ ಮಿತವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ
Agentic RAG ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸುಧಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಳಗುತ್ತದೆ:
- ಸರಿಯಾದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮೊದಲಾದ ಪರಿಸರಗಳು: ಅನುಕೂಲ ಪರೀಕ್ಷೆ, ನಿಯಮಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಅಥವಾ ಕಾನೂನು ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, agentic ಮಾದರಿ ಬಾರಂಬವಾಗಿ ವಾಸ್ತವಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ, ಹಲವು ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಾಮರ್ಶಿಸಿ, ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮರುಬರೆದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರಿಶೀಲಿತ ಉತ್ತರ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳು: ಗಣನೀಯವಾಗಿ ದೋಷಪೂರಿತ ಅಥವಾ ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕಾದ ಬಾಹ್ಯ ಜಾಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ವತಃ ತನ್ನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು Azure SQL ಅಥವಾ Microsoft Fabric OneLake ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಸುಧಾರಿಸಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿದ retrieval ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
- ವಿಸ್ತೃತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ: ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಸೆಷನ್ಗಳು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವಂತೆ ರೂಪಾಂತರಗೊಂಡಬಹುದು. Agentic RAG ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನವರತವಾಗಿ ಸೇರಿಸಿ, ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸ್ಥಳದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿದುಕೊಂಡಂತೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಸರ್ಕಾರಣ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆ
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಯುಕ್ತಿವಾದದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಸರ್ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯ:
- ವಿವರಣೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಯುಕ್ತಿವಾದ: ಮಾದರಿ ತನ್ನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ ಲೆಕ್ಕವಿವರ, ಪರಾಮರ್ಶಿಸಿದ ಮೂಲಗಳು, ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನ ತಲುಪಿದ ಯುಕ್ತಿವಾದ ಹಂತಗಳ ಲೆಕ್ಕಚಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. Azure AI Content Safety ಮತ್ತು Azure AI Tracing / GenAIOps ಮುಂತಾದ ಸಾಧನಗಳು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಕಾಯ್ದಿರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯಕ.
- ಪಕ್ಷಪಾತ ನಿಯಂತ್ರಣೆ ಮತ್ತು ಸಮತೋಲನ retrieval: ಡೆವಲಪರ್ಗಳು retrieval ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಮತೋಲನ, ಪ್ರತಿನಿಧಿತ್ವ ಹೊಂದಿರುವ ಮೂಲಗಳು ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಡುವಂತೆ ಸುಧಾರಿಸಿ, Azure Machine Learning ಬಳಸುವ ಪ್ರಗತ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ output ಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಥವಾ ವಿಚಲಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಿಯಮಿತ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಾಡಬಹುದು.
- ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಅನುಕೂಲ: ಸಂಜೆತನ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದು, Agentic RAG ಮಾನವರ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನೇ ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ — ಬದಲಿಗೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಶೀಲಿತ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಸಹಕಾರಿ.
ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸ್ಪಷ್ಟ ದಾಖಲೆ ನೀಡುವ ಸಾಧನಗಳು ಅನಿವಾರ್ಯ. ಅವು ಇಲ್ಲದೆ, ಬಹು-ಹಂತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಡಿಬಗ್ಗಿಂಗ್ ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟಸಾಧ್ಯ. ಕೆಳಗಿನ ಉದಾಹರಣೆ Literal AI (Chainlit ಹಿಂದೆ ಕಂಪನಿಯಾಗಿದೆ) ನಿಂದ ಒಂದು Agent ಚಾಲನೆಯ ಉದಾಹರಣೆ:
ಸಾರಾಂಶ
Agentic RAG ಕಷ್ಟ, ಡೇಟಾ-ಸಹಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೇಗೆ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಪ್ರಾಕೃತಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಲೂಪ್ಡ್ ಇಂಟರ್ಯಾಕ್ಷನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಂಗೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ, ಗಟ್ಟಿಯಾದ ಫಲಿತಾಂಶವು ಸಿಕ್ಕವರೆಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ಥಿರ prompt-ಅನುಸರಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಮುಕ್ತಿ ಪಡೆದು ಹೆಚ್ಚು ಅನುಕೂಲಕರ, ಸಾಂದರ್ಭಿಕ-ಜಾಗರೂಕ ನಿರ್ಣಯemaker ಆಗಿ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೂ ಮಾನವರಿಗೂ ನಿಗದಿತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಇಳಿಜಾರಿದಲ್ಲಿದ್ದರೂ, ಈ agentic ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗಾಗಿ ಹಿಮ್ಮೆಟ್ಟುವ, ಚಂಚಲ, ಹಾಗೂ ಬಹಳ ಉಪಯುಕ್ತವಾದ AI ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಸಾದ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
Agentic RAG ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿದೆಯೇ?
Microsoft Foundry Discord ಗೆ ಸೇರಿ ಇತರ ಕಲಿಕಾಮನ್ ಗಳೊಂದಿಗೆ ಭೇಟಿಯಾಗಿರಿ, ಕಛರಿಯಾಗಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI agents ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರ ಪಡೆಯಿರಿ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು
- Azure OpenAI ಸೆರ್ವಿಸ್ ಜೊತೆಗೆ Retrieval Augmented Generation (RAG) ಅನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವುದು: ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾವನ್ನು Azure OpenAI ಸೆರ್ವಿಸ್ ಜೊತೆಗೆ ಹೇಗೆ ಬಳಸಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಯಿರಿ. ಈ Microsoft Learn ಮಾಯಾಜಾಲವು RAG ನ ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವ ಕುರಿತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ
- Microsoft Foundry ಜೊತೆ ಉತ್ಸವಾತ್ಮಕ AI ಅನ್ವಯಿಕಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಈ ಲೇಖನವು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ, Agentic AI ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು RAG ರಚನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ
- Agentic RAG ಎಂದೆನಿಸುತ್ತದೆ | Weaviate
- Agentic RAG: ಏಜೆಂಟ್ ಆಧಾರಿತ ರಿಟ್ರಿವಲ್ ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಶನ್ ಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ – ಜನರೇಶನ್ RAG ನಿಂದ ಸುದ್ದಿ
- Agentic RAG: ನಿಮ್ಮ RAG ಅನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆ ಪುನರ್ ರೂಪಿಸಿದ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಪ್ರಶ್ನೆ ಮೂಲಕ ಟರ್ಬೋಚಾರ್ಜ್ ಮಾಡಿ! Hugging Face ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ AI ಕೂಕ್ಬುಕ್
- RAG ಗೆ Agentic ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
- ಜ್ಞಾನ ಸಹಾಯಕರ ಭವಿಷ್ಯ: ಜೆರಿ ಲ್ಯೂ
- Agentic RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ವಿಧಾನ
- ನಿಮ್ಮ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು Microsoft Foundry Agent Service ಬಳಸುವುದು
ಅಕಾಡೆಮಿಕ್ ಪೇಪರ್ಸ್
- 2303.17651 Self-Refine: ಸ್ವಯಂ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಪುನರ್ಶೋಧನೆ
- 2303.11366 Reflexion: ವಾಗ್ಮಯ ಪೂರ್ಣತೆ ಸಹಿತ ಭಾಷಾ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು
- 2305.11738 CRITIC: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಉಪಕರಣ-ಆಂತರಿಕ ವಿಮರ್ಶೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ವತಃ ತಿದ್ದಬಹುದು
- 2501.09136 Agentic ರಿಟ್ರಿವಲ್ ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಶನ್: Agentic RAG ಮೇಲೆ ಸಮೀಕ್ಷೆ
ಹಿಂದಿನ ಪಾಠ
ಮುಂದಿನ ಪಾಠ
ನಂಬಿಕಾಸ್ಪದ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯತ್ತ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ರೆ ಕೂಡ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ. ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜಿನ ಸ್ವదేశಿ ಭಾಷೆಯ ಸಾಹಿತ್ಯವೇ ಪ್ರామಾಣಿಕ ಮೂಲವಾಗಿರಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ಗೊಂದಲಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾಗುಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೊಣೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.