ai-agents-for-beginners
(ಈ ಪಾಠದ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ನೋಡಲು ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ)
ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG
ಈ ಪಾಠವು ಏಜೆಂಟಿಕ್ ರಿಟ್ರೀವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (Agentic RAG) ಎಂಬ ಹೊಸ AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ರಿಟ್ರೀವ್-ದನ್-ರೀಡ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಪುನರಾವೃತ್ತಿ LLM ಕರೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯ ಕರೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರಚಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ತೃಪ್ತಿಕರ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವವರೆಗೆ ಈ ಚಕ್ರವನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರಿಚಯ
ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ:
- ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಹೊಸ AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿಯಿರಿ.
- ಪುನರಾವೃತ್ತಿ ಮೇಕರ್-ಚೆಕರ್ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಿ: ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ, ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯ ಕರೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರಚಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವೃತ್ತಿ LLM ಕರೆಗಳ ಚಕ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ: ಸರಿಯಾದ ಪರಿಸರಗಳು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂವಹನಗಳು, ಮತ್ತು ವಿಸ್ತೃತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
ಕಲಿಕೆಯ ಗುರಿಗಳು
ಈ ಪಾಠವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ನೀವು ತಿಳಿಯುವಿರಿ ಅಥವಾ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿರಿ:
- ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಹೊಸ AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿಯಿರಿ.
- ಪುನರಾವೃತ್ತಿ ಮೇಕರ್-ಚೆಕರ್ ಶೈಲಿ: ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ, ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯ ಕರೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರಚಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವೃತ್ತಿ LLM ಕರೆಗಳ ಚಕ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತಗೊಳಿಸುವುದು: ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಮಾರ್ಗಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿಸದೆ, ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ: ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಮಾದರಿಯು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ವರದಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಆಂತರಿಕ ಮಾರಾಟದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುವುದು, ಮತ್ತು ತಂತ್ರವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಪುನರಾವೃತ್ತಿ ಚಕ್ರಗಳು, ಸಾಧನ ಸಮಗ್ರೀಕರಣ, ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ: ಪುನರಾವೃತ್ತಿ ಸಂವಹನ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿಯಿರಿ, ಪುನರಾವೃತ್ತಿ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
- ವಿಫಲತೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ತಿದ್ದುಪಡಿ: ಪುನರಾವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಮರು-ಪ್ರಶ್ನೆ, ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ತಿದ್ದುಪಡಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
- ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ಮಿತಿಗಳು: ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ, ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಅವಲಂಬನೆ, ಮತ್ತು ನಿಯಮಾವಳಿಗಳ ಗೌರವದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ನ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ: ಸರಿಯಾದ ಪರಿಸರಗಳು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂವಹನಗಳು, ಮತ್ತು ವಿಸ್ತೃತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
- ಆಡಳಿತ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆ: ವಿವರವಾದ ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಮತ್ತು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಎಂದರೇನು?
ಏಜೆಂಟಿಕ್ ರಿಟ್ರೀವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (Agentic RAG) ಎಂಬುದು ಹೊಸ AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಅಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ ರಿಟ್ರೀವ್-ದನ್-ರೀಡ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಪುನರಾವೃತ್ತಿ LLM ಕರೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯ ಕರೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರಚಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಕರೆಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ತೃಪ್ತಿಕರ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವವರೆಗೆ ಈ ಚಕ್ರವನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಪುನರಾವೃತ್ತಿ “ಮೇಕರ್-ಚೆಕರ್” ಶೈಲಿ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಏಜೆಂಟಿಕ್ ರಿಟ್ರೀವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (Agentic RAG) ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು
ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಎಂಬುದು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದಲ್ಲದೆ, ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವ ಹೊಸ AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ.
ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತಗೊಳಿಸುವುದು
ಏಜೆಂಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು “ಸ್ವಾಯತ್ತ” ಮಾಡುವುದು ಅದರ ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಪುನರಾವೃತ್ತಿ ಚಕ್ರಗಳು, ಸಾಧನ ಸಮಗ್ರೀಕರಣ, ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ
ಏಜೆಂಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪುನರಾವೃತ್ತಿ ಸಂವಹನ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ:
- ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಕರೆ: ಬಳಕೆದಾರರ ಗುರಿಯನ್ನು (ಅka. ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್) LLM ಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಾಧನ ಕರೆಯುವಿಕೆ: ಮಾದರಿಯು ಮಾಹಿತಿ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದರೆ, ಅದು ಸಾಧನ ಅಥವಾ ರಿಟ್ರೀವಲ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ನಂತರ, ಮಾದರಿಯು ಮಾಹಿತಿ ಸಮರ್ಪಕತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
- ತೃಪ್ತಿಯವರೆಗೆ ಪುನರಾವೃತ್ತಿ: ಈ ಚಕ್ರವು ತೃಪ್ತಿಕರ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡುವವರೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.
- ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿ: ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಅದು ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ವಿಫಲತೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ತಿದ್ದುಪಡಿ
ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ನ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯು ಬಲವಾದ ಸ್ವಯಂ-ತಿದ್ದುಪಡಿ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ಮಿತಿಗಳು
ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ನ “ಏಜೆಂಟಿಕ್” ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮಾನವ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಸಾಧನಗಳು, ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು, ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯ
ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಪುನರಾವೃತ್ತಿ ಸುಧಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:
- ಸರಿಯಾದ ಪರಿಸರಗಳು: ನಿಯಮಾವಳಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ಕಾನೂನು ಸಂಶೋಧನೆ.
- ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂವಹನಗಳು: ರಚಿತ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ.
- ವಿಸ್ತೃತ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು: ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸೆಷನ್ಗಳು.
ಆಡಳಿತ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆ
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ:
- ವಿವರವಾದ ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ಮಾದರಿಯು ತನ್ನ ತಾರ್ಕಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಬಲ್ಲದು.
- ಪಕ್ಷಪಾತ ನಿಯಂತ್ರಣ: ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ರಿಟ್ರೀವಲ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದು.
- ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯ.
ಸಮಾರೋಪ
ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಡೇಟಾ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿವೆಯೇ?
Azure AI Foundry Discord ಗೆ ಸೇರಿ, ಇತರ ಕಲಿಯುವವರನ್ನು ಭೇಟಿಯಾಗಿ, ಆಫೀಸ್ ಅವರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರ ಪಡೆಯಿರಿ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಪತ್ತುಗಳು
- Azure OpenAI ಸೇವೆಯೊಂದಿಗೆ ರಿಟ್ರೀವಲ್ ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಅನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿಯಿರಿ
- Azure AI Foundry ನೊಂದಿಗೆ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ವಯಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಈ ಲೇಖನವು RAG ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ
- ಏಜೆಂಟಿಕ್ RAG ಎಂದರೇನು | Weaviate
- Agentic RAG: ಏಜೆಂಟ್ ಆಧಾರಿತ ರಿಟ್ರೀವಲ್ ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ ಕುರಿತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ – ಜನರೇಷನ್ RAG ನಿಂದ ಸುದ್ದಿ
- Agentic RAG: ನಿಮ್ಮ RAG ಅನ್ನು ಕ್ವೆರಿ ಪುನರ್ರೂಪಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಕ್ವೆರಿ ಮೂಲಕ ವೇಗವರ್ಧನೆ ಮಾಡಿ! Hugging Face ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ AI ಕುಕ್ಬುಕ್
- RAG ಗೆ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಲೇಯರ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು
- ಜ್ಞಾನ ಸಹಾಯಕರ ಭವಿಷ್ಯ: ಜೆರಿ ಲಿಯು
- Agentic RAG ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು
- ನಿಮ್ಮ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು Azure AI Foundry Agent Service ಬಳಸುವುದು
ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಪೇಪರ್ಗಳು
- 2303.17651 Self-Refine: ಸ್ವಯಂ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಪುನಃಶೋಧನೆ
- 2303.11366 Reflexion: ವಾಕ್ಯಾತ್ಮಕ ಬಲವರ್ಧಕ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಭಾಷಾ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು
- 2305.11738 CRITIC: ಲಾರ್ಜ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳು ಟೂಲ್-ಇಂಟರಾಕ್ಟಿವ್ ವಿಮರ್ಶೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂ-ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು
- 2501.09136 Agentic Retrieval-Augmented Generation: Agentic RAG ಕುರಿತು ಸಮೀಕ್ಷೆ
ಹಿಂದಿನ ಪಾಠ
ಮುಂದಿನ ಪಾಠ
ನಂಬಿಕಾಸ್ಪದ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
ಅಸಹ್ಯತೆ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ಶುದ್ಧತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಡ್ಡೆಗಳು ಇರಬಹುದು. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪುಅರ್ಥಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪುಅರ್ಥಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಲ್ಲ.