ai-agents-for-beginners
(മുകളിലെ ചിത്രം ക്ലിക്കുചെയ്ത് ഈ പാഠത്തിന്റെ വീഡിയോ കാണുക)
ഏജൻറിക് RAG
ഈ പാഠം Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) എന്ന ഉയരുന്ന എഐ പതിപ്പിന്റെ സമഗ്ര അവലോകനം നൽകുന്നു. ഇതിൽ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLMs) പുറം സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിച്ചു തന്റെ അടുത്ത ഷടുകൾ സ്വയം പദ്ധതി ചെയ്യുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. സ്ഥിരം retrieval-then-read മാതൃകകളിൽനിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ഏജൻറിക് RAG LLM-ലിലേക്ക് ആവർത്തിച്ച കോളുകൾ നടത്തുന്നത്, ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫംഗ്ഷൻ കോളുകളാൽ ഇടയ്ക്കിടെ ഇടപെടലുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നത്, കൂടാതെ ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നൽകുന്നത് എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. സിസ്റ്റം பெறുന്ന ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു, ക്വെറിയുകൾ ഭേദഗതി ചെയ്യുന്നു, ആവശ്യമെങ്കിൽ അധിക ടൂൾ കളാണ് വിളിക്കുന്നു, നന്നായ പരിഹാരം നേടുന്നത് വരെ ഈ ചക്രം തുടരുന്നു.
പരിചയം
ഈ പാഠത്തിൽ ചൊല്ലുന്നത്
- ഏജൻറിക് RAG മനസ്സിലാക്കുക: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLMs) പുറം ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ തന്നെ അവരുടെ അടുത്ത കടമ്പകൾ സ്വയം പദ്ധതിയിടുന്ന നല്ല പുതിയ എഐ മാതൃകയെ പറ്റിയാണ് പഠിക്കുക.
- ആവർത്തനാത്മകമേക്കർ-ചെക്കർ ശൈലി പിടികൂടുക: correctness മെച്ചപ്പെടുത്താനും തെറ്റായ ക്വെറികളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുമായി LLM-ലിലേക്ക് ആവർത്തിച്ച് കോളുകൾ നടത്തുകയും ടൂൾ/ഫംഗ്ഷൻ കോളുകൾ ഇടയ്ക്കിടെ നടത്തുകയും ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ലൂപ് ആശയത്തെ മനസ്സിലാക്കുക.
- പ്രായോഗിക ഉപയോഗങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക: correctness-നെ മുൻതൂക്കം നൽകുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ, കോംപ്ലെക്സായ ഡാറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകളിൽ, ദൈർഘ്യമേറിയ പ്രവൃത്തി പ്രവാഹങ്ങളിൽ തുടങ്ങിയിടങ്ങളിലായാണ് ഏജൻറിക് RAG ലൊളിക്കുക എന്നുവെച്ചുകൊണ്ട് കണ്ടുപിടിക്കുക.
പഠന ലക്ഷ്യങ്ങൾ
ഈ പാഠം പൂർത്തിയാക്കിയതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് താഴെ വരെയുള്ളതെന്തെന്ന് അറിയാനാകും/അർഥമാകും:
- ഏജൻറിക് RAG നെ മനസ്സിലാക്കുക: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLMs) പുറം ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുമ്പോൾ തന്നെ അവരുടെ അടുത്ത ചുവടുകൾ സ്വയം പദ്ധതിയിടുന്ന ഉയരുന്ന എഐ മാതൃകയെപറ്റി അറിയുക.
- ആവർത്തനാത്മക മേക്കർ-ചെക്കർ ശൈലി: correctness മെച്ചപ്പെടുത്താനും തെറ്റായ ക്വെറികളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാനായി LLM-ലിലേക്ക് ആവർത്തിച്ച് കോളുകൾ നടത്തുകയും ടൂൾ/ഫംഗ്ഷൻ കോളുകൾ ഇടയ്ക്കിടെ നടത്തുകയും ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ലൂപിന്റെ ആശയം പിടികൂടുക.
- റീസണിങ്ങ് പ്രക്രിയ അർഹമായി സ്വന്തമാക്കൽ: പ്രശ്നങ്ങളെ സമീപിക്കാനുള്ള മാർഗ്ഗം സ്വയം തീരുമാനിക്കാൻ സിസ്റ്റത്തിന്റെ കഴിവ് എങ്ങനെ ഉണ്ടാകും എന്നു മനസ്സിലാക്കുക, നിർവ്വചിച്ച പാതകളിൽ ആശ്രയം ഇല്ലാതെ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിവുള്ളത്.
- വർക്ക്ഫ്ലോ: ഏജൻറിക് മോഡൽ സ്വതന്ത്രമായി മാർക്കറ്റ് ട്രെൻഡ് റിപ്പോർട്ടുകൾ പുനഃരോധിക്കുക, മത്സരികളുടെ ഡേറ്റ കണ്ടെത്തുക, ആന്തരിക വിൽപ്പന മെട്രിക്ക്സ് കോറലേറ്റ് ചെയ്യുക, കണ്ടെത്തലുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുക, തന്ത്രിയെ വിലയിരുത്തുക എന്നിവ എങ്ങനെ തീരുമാനിക്കുമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.
- ആവർത്തന ലൂപുകൾ, ടൂൾ ഇന്റഗ്രേഷൻ, മെമ്മറി: ലൂപ് ചെയ്ത ഇടപെടൽ മാതൃകയിൽ സിസ്റ്റം ആശ്രയിക്കുന്നതും, ഘട്ടങ്ങളിലൂടെയായുള്ള സ്റ്റേറ്റ്/മെമ്മറി പരിചരണം ചെയ്യുന്നതുമിലൂടെ ആവർത്തന ലൂപുകൾ ഒഴിവാക്കുകയും അറിയപ്പെടുന്ന തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിനെപ്പറ്റി അറിഞ്ഞുകൂടി.
- ഫെയ്ല്യൂർ മോഡുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ һәм സ്വയം തിരുത്തൽ: പുനഃപരിശോധനയും വീണ്ടും ക്വെറി ചെയ്യലും, ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കൽ, മനുഷ്യ മേൽനോട്ടത്തിലേക്ക് fallback എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ശക്തമായ സ്വയം-പരിശോധന മെക്കാനിസം പരിശോധിക്കുക.
- ഏജൻസിൻറെ പരിധികൾ: ഏജൻറിക് RAG ന്റെ പരിമിതികൾ, ഡെഡോം-സ്പെസിഫിക് സ്വയംതാരതമ്യങ്ങൾ, ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ആശ്രിതത്വം, ഗാർഡ്രെയ്ൽസിന്റെ ബഹുമാനം എന്നിവയെ കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കുക.
- പ്രായോഗിക ഉപയോഗം һәм മൂല്യം: correctness-നെ മുൻനിർത്തുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ, കോംപ്ലെക്സായ ഡാറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകളിൽ, ദൈർഘ്യമേറിയ പ്രവൃത്തി പ്രവാഹങ്ങളിൽ തുടങ്ങിയിടങ്ങളിലാണ് ഏജൻറിക് RAG പ്രത്യേകിച്ച് തിളങ്ങുന്നത് എന്ന് തിരിച്ചറിഞ്ഞുക.
- ഗവേൺനൻസ്, സുതാര്യത, വിശ്വാസം: വിശദീകരിക്കാവുന്ന റീസണിങ്ങ്, ബയസ് നിയന്ത്രണം, മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ ഗവേൺനൻസ്, സുതാര്യത എന്നിവയുടെ പ്രാധാന്യം പഠിക്കുക.
ഏWhat is Agentic RAG?
Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) LLMകൾ പുറം ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ മാത്രമല്ല ശേഖരിക്കുന്നത്, ίδια സമയം അവരുടെ അടുത്ത ചരട് സ്വയം പദ്ധതിയിടുന്ന ഒരു ഉയരുന്ന എഐ മാതൃകയാണ്. സ്ഥിരം retrieval-then-read മാതൃകകളോ സൂക്ഷ്മമായി സ്ക്രിപ്റ്റുചെയ്ത പ്രോംപ്്റ്റ് പരമ്പരകളോ അല്ലാതെ, ഏജൻറിക് RAG LLM-ൽ ആവർത്തിച്ച കോളുകൾ നടത്തുകയും ടൂൾ/ഫംഗ്ഷൻ കോളുകൾ ഇടയ്ക്ക് ഇടയ്ക്ക് നടത്തുകയും ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ലൂപ് ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഓരോ മടക്കിലും സിസ്റ്റം ലഭിച്ച ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു, ക്വെറികൾ ഭേദഗതി ചെയ്യേണ്ടതുണ്ടോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നു, ആവശ്യമെങ്കിൽ അധിക ടൂളുകൾ വിളിക്കുന്നു, സാന്ദാർഭികമായി തൃപ്തികരമായ പരിഹാരം ലഭ്യമാകുമെന്ന് വരെയുള്ളതു വരെ ഈ ചക്രം തുടരുന്നു.
ഈ ആവർത്തനാത്മക “മേക്കർ-ചെക്കർ” ശൈലി correctness മെച്ചപ്പെടുത്താൻ, ഘടനാപരമായ ഡാറ്റാബേസുകളിൽ (ഉദാ. NL2SQL) തെറ്റായ ക്വെറികളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ, കൂടാതെ സമതുലിതവും ഉയർന്ന ഗുണമേൻമയുള്ള ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കാൻ രൂപകല്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
സിസ്റ്റം തന്റെ റീസണിംഗ് പ്രക്രിയയെ സജീവമായി സ്വന്തം എതിർവശം ഏറ്റെടുക്കുന്നു — പരാജയപ്പെട്ട ക്വെറികൾ മാറ്റിമറിക്കുക, വ്യത്യസ്ത റിട്രീവൽ രീതികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, ഒപ്പം vector search in Azure AI Search, SQL databases, അല്ലെങ്കിൽ custom APIs പോലുള്ള ഒരു քանի ഉപ്പകർണങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുക — ശേഷം അന്തിമ ഉത്തരം രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് മുമ്പ്. ഏജൻറിക് സിസ്റ്റത്തിന്റെ വേർതിരുത്തുന്ന ഗുണം അതിന്റെ റീസണിംഗ് പ്രക്രിയ സ്വന്തമാക്കാനുള്ള കഴിവാണ്. പരമ്പരാഗത RAG നടപ്പികൾക്ക് മുൻകൂർ നിർവചിച്ച പാതകളിൽ ആശ്രയമുണ്ടെങ്കിലും, ഏജൻറിക് സിസ്റ്റം കണ്ടെത്തുന്ന വിവരങ്ങളുടെ ഗുണമേൻമയെ ആശ്രയിച്ച് ചവിട്ടുവഴികളും ചുവടുകൾ സ്വയം തീരുമാനിക്കുന്നു.
ഏജൻറിക് Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) നിർവചനം
Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) LLMകൾ പുറം ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ മാത്രം തള്ളുന്നില്ല, അതോടൊപ്പം അവരുടെ അടുത്ത പ്രവര്ത്തനങ്ങൽ സ്വതന്ത്രമായി പദ്ധതിയിടുന്ന ഒരു ഉയരുന്ന പാരഡൈമാണ്. സ്ഥിരം retrieval-then-read മാതൃകകളോ സൂക്ഷ്മമായി എഴുതപ്പെട്ട പ്രോംപ്്റ്റ് പരമ്പരകളോ അല്ലാതെ, Agentic RAG LLM-ലിലേക്ക് ആവർത്തിച്ച കോളുകൾ നടത്തുന്ന ലൂപും ടൂൾ/ഫംഗ്ഷൻ കോളുകൾക്ക് ഇടയ്ക്കിടെ ഇടപെടലുകളും ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഓരോ ഘട്ടത്തിലും സിസ്റ്റം ലഭിച്ച ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നു, ക്വെറികൾ ഭേദഗതി ചെയ്യേണ്ടതുണ്ടോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുന്നു, ആവശ്യമെങ്കിൽ അധിക ടൂൾകൾ വിളിക്കുന്നു, തൃപ്തികരമായ ഒരു പരിഹാരം ലഭ്യമാകാതെ വരെയുള്ളതു വരെ ഈ ചക്രം തുടരുന്നു.
ഈ ആവർത്തനാത്മക “മേക്കർ-ചെക്കർ” പ്രവർത്തനരീതി correctness മെച്ചപ്പെടുത്താൻ, ഘടനാപരമായ ഡേറ്റാബേസുകളിലേക്കുള്ള തെറ്റായ ക്വെറികളെ (ഉദാ. NL2SQL) കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ, കൂടാതെ സമതുലിതവും ഉയർന്ന ഗുണമേൻമയുള്ള ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കാൻ രൂപകൽപന ചെയ്തതാണ്. നന്നായി നിര്മ്മിച്ച പ്രോംപ്്റ്റ് ചയിൻസ് എന്നതിലൊരിക്കൽ മാത്രം ആശ്രയിക്കേണ്ടതിന് പകരം, സിസ്റ്റം സജീവമായി തന്റെ റീസണിംഗ് പ്രക്രിയ സ്വന്തമാക്കുന്നു. പരാജയപ്പെടുന്ന ക്വെറികൾ പുനഃലിഖനം ചെയ്യാനും, വ്യത്യസ്ത റിട്രീവൽ രീതികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാനുമായി, vector search in Azure AI Search, SQL databases, അല്ലെങ്കിൽ custom APIs പോലുള്ള പല ഉപകരണങ്ങളും സംയോജിപ്പിക്കാനും ഇത് കഴിയും — പിന്നീട് മറുപടി രൂപീകരിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്. ഇത് അത്രമാത്രം ആവശ്യമുള്ള ക്രമീകരിത ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ഫ്രെയിംവർക്ക്സ് വേണ്ടതാക്കി മാറുന്നു. പദവി ഒരു താരതമ്യേന ലളിതമായ ലൂപ് “LLM call → tool use → LLM call → …” ഉപയോഗിച്ചുകൊണ്ടു ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള, നന്നായി ഭൂമി നൽകുന്ന ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ലഭ്യമാക്കാൻ കഴിയും.
റീസണിംഗ് പ്രക്രിയ സ്വന്തമാക്കൽ
ഒരു സിസ്റ്റം “ഏജൻറിക്” ആക്കുന്നതിലുള്ള വേർതിരിയുന്ന ഗുണം അതിന്റെ റീസണിംഗ് പ്രക്രിയയും അതിന്റെ ഉടമസ്ഥാവകാശവും ആണ്. പരമ്പരാഗത RAG നടപ്പുകൾ പലപ്പോഴും മോഡലിനായുള്ള പാത മനുഷ്യർ മുൻകൂറായി നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നതിന്റെയാണ് ആശ്രയം: എപ്പോഴെന്ത് ശേഖരിക്കണമെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുന്ന ഒരു chain-of-thought ആണ്. എന്നാൽ ഒരു സിസ്റ്റം πραγματικά agentic ആയാൽ, അത് പ്രശ്നത്തെ സമീപിക്കാനുള്ള മാർഗ്ഗം ആഭ്യന്തരമായി തീരുമാനിക്കുന്നു. ഇത് ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റ് പാലിക്കുന്നതിൽ മാത്രം ഒതുങ്ങുന്നില്ല; കണ്ടെത്തുന്ന വിവരങ്ങളുടെ ഗുണമേൻമയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്വതന്ത്രമായി ചുവടുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉൽപ്പന്ന ലോഞ്ച് തന്ത്രം സൃഷ്ടിക്കാൻ ചോദിച്ചാൽ, അത് സമ്പൂർണ ഗവേഷണവും തീരുമാനമെടുക്കലും നിരീക്ഷിക്കുന്ന ഒരു പ്രോംപ്്റ്റ് മാത്രമെ ആശ്രയിക്കുകയുള്ളൂ എന്നില്ല. പകരം, ഏജൻറിക് മോഡൽ സ്വതന്ത്രമായി തീരുമാനിക്കാം:
- Bing Web Grounding ഉപയോഗിച്ച് നിലവിലുള്ള മാർക്കറ്റ് ട്രെൻഡ് റിപ്പോർട്ടുകൾ റിട്ട്രീവ് ചെയ്യുക
- Azure AI Search ഉപയോഗിച്ച് ബന്ധപ്പെട്ട മത്സരിയുടെ ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയുക.
- Azure SQL Database ഉപയോഗിച്ച് ചരിത്ര ആന്തരിക വിൽപ്പന മെട്രിക്കുകൾ കോറലേറ്റ് ചെയ്യുക.
- Azure OpenAI Service വഴി ഓർക്കസ്ട്രേറ്റ് ചെയ്ത് കണ്ടെത്തലുകൾ ഒരു ഏകീകൃത തന്ത്രിയായി സംയോജിപ്പിക്കുക.
- തന്ത്രിയിൽ മരവിപ്പുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഉണ്ടോ എന്ന് വിലയിരുത്തുക, ആവശ്യമെങ്കിൽ ഒരു മറ്റൊരു റീറ്റ്രീവൽ റൗണ്ട് പ്രേരിപ്പിക്കുക. ഇതെല്ലാം — ക്വെറികൾ ഭേദഗതി ചെയ്യൽ, സ്രോതസുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ, “സന്തുഷ്ട” ആവുന്നതുവരെ ആവർത്തിക്കൽ — എല്ലാം മോഡലാണ് തീരുമാനിക്കുന്നത്, മനുഷ്യനായ നിഗൂഢമായി സ്ക്രിപ്റ്റ് ചെയ്തിരിക്കുന്നത് അല്ല.
ആവർത്തന ലൂപുകൾ, ടൂൾ ഇന്റഗ്രേഷൻ, മെമ്മറി
ഏജൻറിക് സിസ്റ്റം ഒരു ലൂപ് ചെയ്ത ഇടപെടൽ മാതൃകയിൽ ആശ്രയിക്കുന്നു:
- ആദ്യകാല കോളി: ഉപയോക്താവ് ലക്ഷ്യം (അഥവാ ഉപയോക്തൃ പ്രോംപ്്റ്റ്) LLM-ന് അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
- ടൂൾ വിളിക്കൽ: മോഡൽ നൽകേണ്ട വിവരങ്ങളിൽ കുറവോ അവ്യക്തമായ നിർദ്ദേശങ്ങളോ കണ്ടെത്തിയാൽ, അത് contexts കൂടുതലായി ശേഖരിക്കാൻ ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ റിട്രീവൽ രീതി തിരഞ്ഞെടുക്കും—ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു vector database query (ഉദാ. Azure AI Search Hybrid search over private data) അല്ലെങ്കിൽ ഘടനാപരമായ SQL കോളിന്കരിച്ച്.
- അവലോകനം & ഭേദഗതി: തിരിഞ്ഞു നൽകപ്പെട്ട ഡേറ്റ പരിശോധിച്ചശേഷം, അവയെന്ത് മതിയെന്ന് മോഡൽ തീരുമാനിക്കും. മതിയാകാത്ത പക്ഷം, അത് ക്വെറി ഭേദഗതി ചെയ്യും, മറ്റൊരു ടൂൾ പരീക്ഷിക്കും, അല്ലെങ്കിൽ സമീപനം ക്രമീകരിക്കും.
- തൃപ്തി അനുഭവം വരെ ആവർത്തിക്കുക: മോഡൽ കെ័ត്ത് തന്നെ അന്തിമവും ബുദ്ധിപൂർവവുമായ മറുപടി നൽകാനുള്ള വ്യക്തതയും തെളിവും ഉണ്ടെന്നു തീരുമാനിക്കുന്നതുവരെ ഈ ചക്രം തുടരുന്നു.
- മെമ്മറി & സ്റ്റേറ്റ്: സിസ്റ്റം ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ സ്റ്റേറ്റ്/മെമ്മറി നിലനിർത്തുന്നതിനാൽ, മുമ്പത്തെ ശ്രമങ്ങളും അവയുടെ ഫലങ്ങളും ഓർമ്മിച്ചു, ആവർത്തന ലൂപുകൾ ഒഴിവാക്കി കൂടുതൽ അറിവുള്ള നിർണയങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയും.
കാലത്തിനുള്ളിൽ, ഇത് വികസിച്ചറിഞ്ഞു പോകുന്ന ബോധ്യത്തിന്റെ അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, ഒരു മനുഷ്യൻ സ്ഥിരമായി ഇടപെടേണ്ടതില്ലാതെ മോഡൽ സങ്കീর্ণ, പലഘട്ട ജോലികൾ നകറ്റിവെക്കാൻ കഴിയും.
പരാജയം മോഡുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ և സ്വയം പരിഷ്കാരം
ഏജൻറിക് RAG ന്റെ സ്വയംതന്ത്രത ശക്തമായ സ്വയം-ശുദ്ധീകരണ സംവിധാനം കൂടി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. സിസ്റ്റം ഡെഡ് എൻഡുകളിൽ എത്തുമ്പോൾ — ഉദാ. ബന്ധമില്ലാ ഡോക്യുമെന്റുകൾ റിട്ട്രീവ് ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ ഫോർമാറ്റിലുള്ള ക്വെറികളെ നേരിടുക — അത് ചെയ്യാൻ കഴിയും:
- ആവർത്തിക്കുകയും വീണ്ടും ക്വെറി ചെയ്യുകയും: കുറഞ്ഞ മൂല്യResponses തിരികെ നൽകുന്നതിനുപകരം മോഡൽ പുതിയ സേർച്ച് അടിക്കുറിപ്പുകൾ പരീക്ഷിക്കുന്നു, ഡാറ്റാബേസ് ക്വെറികൾ പുനഃലിഖിക്കുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ വലിയതോതിലുള്ള სხვადასხვა ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പരിശോധിക്കുന്നു.
- ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക: തന്റെ റീസണിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ ഡീബഗ് ചെയ്യാനോ റിട്ട്രീവുചെയ്ത ഡാറ്റയുടെ ശരിക്കെണോ എന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കാൻ സിസ്റ്റം അധിക ഫംഗ്ഷനുകൾ വിളിച്ചേക്കാം. Azure AI Tracing പോലുള്ള ടൂളുകൾ ശക്തമായ ദൃശ്യമാനതയും നിരീക്ഷണവും സജ്ജമാക്കാൻ പ്രധാനമാകും.
- മനുഷ്യ മേൽനോട്ടത്തിലേക്ക്Fallback: ഉയർന്ന-പങ്ക് ജോലികളിലോ ആവർത്തിച്ച neus ഫെയിലിങ് സാഹചര്യങ്ങളിലോ, മോഡൽ അനിശ്ചിതത്വം ഫ്ലാഗ് ചെയ്ത് മനുഷ്യന്റെ മാർഗ്ഗനirdeശം അഭ്യർത്ഥിക്കാം. മനുഷ്യൻ ശരിയായ തിരുത്തലുകൾ നൽകിയാൽ, മോഡൽ ആ പാഠം അടുത്തതായി പരിഗണിക്കാനും അത് ഉൾപ്പെടുത്താനും കഴിയും.
ഈ ആവർത്തനാത്മകവും ഗതിമയമായ സമീപനവും മോഡലിന് തുടർച്ചയായും മെച്ചപ്പെടുവാനുള്ള അവസരം നൽകുന്നു, ഒരു സിംഗ്ൾ-ഷോട്ട് സിസ്റ്റം മാത്രമല്ല, ഒരു സെഷനിൽ തന്റെ పొരോഗങ്ങളെ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതുമായ ഒന്നാണ്.
ഏജൻസിൻറെ പരിധികൾ
ഒരു ടാസ്കിനുള്ള اندرഭാവത്തിൽ സ്വയംതന്ത്രത ഉണ്ടായിട്ടും, Agentic RAG Universal Artificial General Intelligence ന് സമാനമല്ല. അതിന്റെ “ഏജൻസിക്ക്” ഉള്ള കഴിവുകൾ മനുഷ്യ ഡെവലപ്പർമാർ നൽകിയ ടൂളുകൾ, ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകൾ, നയങ്ങൾ എന്നിവകൊണ്ടുതന്നെയാണ് പരിമിതപ്പെട്ടത്. അത് സ്വന്തം ഉപകരണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയോ സജ്ജീകരിക്കുകയോ ഡൊമെയ്ൻ അതിരുകൾ മറികടക്കുകയോ ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. അതിനു പകരം, ലഭ്യമായ വിഭവങ്ങളെ ഹൃസ്വമായി, ഡൈനാമിക് ആയി ഓർക്കസ്ട്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിൽ അതു മികവുറ്റതാണ്. മുകളിലുള്ളുര് പ്രധാന വ്യത്യാസങ്ങൾ കൂടുതൽ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള AI രൂപങ്ങളിൽ നിന്നുള്ളത്:
- ഡൊമെയ്ൻ-സ്പെസിഫിക് സ്വയംതന്ത്രത: Agentic RAG സിസ്റ്റങ്ങൾ അറിയപ്പെട്ട ഒരു ഡൊമെയ്നിൽ ഉപയോക്താവു Nile നിർവചിച്ച ലക്ഷ്യങ്ങൾ പ്രാപിക്കാൻ കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, ഫലം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ക്വെറി പുനഃരചനയും ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുപ്പും പോലുള്ള തന്ത്രികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ആശ്രിതം: സിസ്റ്റത്തിന്റെ കഴിവുകൾ ഡെവലപ്പർമാർ സംയോജിപ്പിച്ച ടൂളുകളും ഡാറ്റയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്. മനുഷ്യനിൽ ഇടപെടൽ ഇല്ലാതെ ഈ അതിരുകൾ മറികടക്കാൻ അതിന് സാധിക്കില്ല.
- ഗാർഡ്രെയിൽസിന്റെ മർ്യാദ അനുസരണം: നൈതിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ, കമ്മ്ലയൻസ് നിയമങ്ങൾ, ബിസിനസ് നയങ്ങൾ എന്നിവ വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഏജന്റിന്റെ സ്വാതന്ത്ര്യം എല്ലായ്പ്പോഴും സുരക്ഷാ മാര്ഗ്ഗനിർദേശങ്ങളും മേൽനോട്ട സംവിധാനങ്ങളും കൊണ്ട് നിയന്ത്രിക്കപ്പെട്ടിരിക്കും (ആശംസിക്കപ്പെടുക?).
പ്രായോഗിക ഉപയോഗങ്ങളും മൂല്യവും
ആവർത്തന പുനഃപരിശോധനയും ശരിയിത്വവും ആവശ്യമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ Agentic RAG മികച്ചതാണെന്ന് തെളിയുന്നു:
- ശരിയത്വം-മുകളിലെ ಪರಿಸരങ്ങൾ: കമ്മ്ലയൻസ് ചെക്കുകൾ, റെഗുലേറ്ററി വിശകലനങ്ങൾ, നിയമ ഗവേഷണം എന്നിവയിൽ, ഏജൻറിക് മോഡൽ പ്രശ്നത്തെ പ്രത്യക്ഷമായി പരിശോധിച്ച് സംഭവങ്ങളുമായി വീണ്ടും പരിശോധിച്ച്, പല സ്രോതസ്സുകളും ആശ്രയിച്ച്, ക്വെറികൾ പുനഃലിഖിച്ച് സമഗ്രമായി പരിശോധിച്ച ഉത്തരങ്ങൾ നൽകാൻ കഴിയും.
- കോംപ്ലെക്സായ ഡാറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകൾ: ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്തപ്പോൾ ക്വെറികൾ പലപ്പോഴും പരാജയപ്പെടുകയോ ക്രമീകരണം ആവശ്യപ്പെടുകയോ ചെയ്യാമെന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ, സിസ്റ്റം സ്വതന്ത്രമായി Azure SQL അല്ലെങ്കിൽ Microsoft Fabric OneLake ഉപയോഗിച്ച് ക്വെറികൾ ഭേദഗതി ചെയ്യുകയും ഉപയോക്താവിന്റെ ഉദ്ദേശ്യവുമായി അവസാന റിട്ട്രീവൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന വിധം ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ദൈർഘ്യമേറിയ പ്രവൃത്തി പ്രവാഹങ്ങൾ: നീണ്ടു നിൽക്കുന്ന സെഷനുകൾ പുതിയ വിവരം പുറത്തുവന്നാൽ വികസിക്കാം. Agentic RAG തുടർച്ചയായി പുതിയ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും പ്രശ്ന മേഖലത്തെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ പഠിക്കുമ്പോൾ തന്ത്രികൾ മാറ്റുകയും ചെയ്യാം.
ഗവേൺനൻസ്, സുതാര്യത, വിശ്വാസം
ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾ അവരുടെ റീസണിങ്ങിൽ കൂടുതൽ സ്വയംതന്ത്രമായതോടെ, ഗവേൺനൻസ് və സുതാര്യത നിർണായകമാണ്:
- വ്യാഖ്യയിക്കാവുന്ന റീസണിംഗ്: മോഡൽ നിർദേശിച്ചത് എന്ത് ക്വെറികൾ ഉണ്ടാക്കിയെന്നതിന്റെ ഓഡിറ്റ് ട്രെയിൽ, പരിശോധിച്ച സ്രോതസ്സുകൾ, ഫലം കണ്ടെത്താൻ എടുത്ത റീസണിംഗ് ഘട്ടങ്ങൾ എന്നിവ നൽകാൻ കഴിയണം. Azure AI Content Safety, Azure AI Tracing / GenAIOps പോലുള്ള ടൂളുകൾ സുതാര്യത നിലനിർത്താനും അപകടങ്ങൾ കുറയ്ക്കാനും സഹായിക്കും.
- ബയസ് നിയന്ത്രണം və സമതുലിത റിട്രീവൽ: ഡെവലപ്പർമാർ റിട്രീവൽ തന്ത്രികൾ ട്യൂൺ ചെയ്ത് പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്ന, സമതുലിതമായ ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകൾ പരിഗണിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും, Azure Machine Learning ഉപയോഗിച്ച് അഡ്വാൻസ്ഡ് ഡാറ്റാ സയൻസ് സംഘടനകൾക്ക് കസ്റ്റം മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ നയംപരമായി ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യാം.
- മനുഷ്യ മേൽനോട്ടവും കമ്മ്ലയൻസ്: സენსിറ്റീവ് ജോലികൾക്കായി മനുഷ്യ അവലോകനം അനവാര്യമാണ്. ഉയർന്ന-പങ്കുള്ള തീരുമാനങ്ങളിൽ ഏജൻറിക് RAG മനുഷ്യന്റെ വിധിയെക്കുറിച്ച് പൂർണ്ണമായും മാറുന്നില്ല — ഇത് കൂടുതൽ കൃത്യമായ, ശ്രദ്ധയേറിയ ഓപ്ഷനുകൾ നൽകുന്നൊരു സഹായിയായാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്.
പ്രവൃത്തികളുടെ വ്യക്തമായ റെക്കോർഡ് നൽകുന്ന ടൂളുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കണം. അവ ഇല്ലെങ്കിൽ, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ഒരു പ്രക്രിയ ഡീബഗുചെയ്യുന്നത് വളരെ ദുഷ്കരം ആകും. Literal AI (Chainlit പിന്നിലെ കമ്പനി) നിന്നുള്ള ഒരു Agent റൺ ഉദാഹരണമായ താഴെ കാണുക:
സമാപനം
Agentic RAG ബഹുഭാഗം ഡാറ്റാ-സവിശേഷമായ, സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ എഐ സിസ്റ്റങ്ങൾ എങ്ങനെ വളരുന്നതിന്റെ പ്രകൃത്യവത്കരണം പ്രതിനിധാനം ചെയ്യുന്നു. ഒരു ലൂപ്പുചെയ്യുന്ന ഇടപെടൽ മാതൃക സ്വീകരിക്കുക, സ്വയം ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, queries നു ഭേദഗതി ചെയ്ത് ഉയർന്ന-ഗുണമേൻമയുള്ള ഫലത്തിന് യാതൊരു വിധത്തിലും എത്തുന്നത് വരെ തുടർന്നുപോകുക എന്നിലൂടെ, സിസ്റ്റം സ്ഥിരമായി പ്രോംപ്്റ്റ് പിന്തുടരുന്നതിൽനിന്ന് കൂടുതൽ പരിഗണനശീലമായ, സന്ദർഭബോധമുള്ള തീരുമാനമെടുക്കുന്നവനായി മാറുന്നു. മനുഷ്യ നിർവചിച്ച ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറുകളും നൈതിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും കൊണ്ട് fortfarande പരിമിതപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഈ ഏജൻറിക് കഴിവുകൾ കൈമാറ്റ കമ്പനികളുടെയും അവസാന ഉപയോക്താക്കളുടെയും വേണ്ടി സമ്പന്നമായ, കൂടുതൽ ഡൈനാമിക്, ഒടുവിൽ കൂടുതൽ ഉപയോഗപ്രദമായ എഐ ഇടപെടലുകൾ സാധ്യമാക്കുന്നു.
ഏജൻറിക് RAG സംബന്ധിച്ച് കൂടുതൽ ചോദ്യങ്ങളുണ്ടോ?
Microsoft Foundry Discord ൽ ചേരുക മറ്റു പഠനക്കാരെ കാണാൻ, ഓഫീസ് ഹവർസിൽ പങ്കെടുക്കാൻ, നിങ്ങളുടെ AI ഏജന്റുകൾ സംബന്ധിച്ച ചോദ്യങ്ങൾക്ക് മറുപടി നേടാൻ.
അധിക വിഭവങ്ങൾ
- Azure OpenAI Service ഉപയോഗിച്ച് Retrieval Augmented Generation (RAG) നടപ്പിലാക്കുക: നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റ Azure OpenAI Service-ഉടെയായി എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് പഠിക്കുക. RAG നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് ഈ Microsoft Learn മോഡ്യൂൾ സമഗ്രമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകുന്നു
- Microsoft Foundry ഉപയോഗിച്ച് ജനറേറ്റീവ് AI പ്രയോഗങ്ങളുടെ മൂല്യനിർണയം: പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഡാറ്റസെറ്റുകളിൽ മോഡലുകളുടെ മൂല്യനിർണയവും താരതമ്യവും, Agentic AI പ്രയോഗങ്ങളും RAG ആർക്കിടെക്ചറുകളും ഉൾപ്പെടെ ഈ ലേഖനം പരിശോധിക്കുന്നു
- Agentic RAG എന്താണ് | Weaviate
- Agentic RAG: ഏജന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള Retrieval Augmented Generation-നുള്ള സമഗ്ര മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം – News from generation RAG
- Agentic RAG: ചോദ്യ പുനരൂപീകരണവും self-query-ഉം ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ RAG ശക്തിപ്പെടുത്തുക! Hugging Face Open-Source AI Cookbook
- RAG-ൽ Agentic ലെയറുകൾ ചേർക്കൽ
- ജ্ঞান സഹായികളുടെ ഭാവി: Jerry Liu
- Agentic RAG സിസ്റ്റങ്ങൾ എങ്ങനെ നിർമിക്കാം
- Microsoft Foundry Agent Service ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ AI ഏജന്റുകൾ സ്കെയിൽ ചെയ്യുക
അക്കാദമിക് പേപ്പറുകൾ
- 2303.17651 Self-Refine: സ്വയം ഫീഡ്ബാക്ക് ഉപയോഗിച്ചുള്ള ആവർത്തികൃത പരിഷ്ക്കരണം
- 2303.11366 Reflexion: വാചിക റീൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഭാഷാ ഏജന്റുകൾ
- 2305.11738 CRITIC: ടൂൾ-ഇന്ററാക്ടീവ് ക്രിറിട്ടികിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ സ്വയം തിരുത്താൻ കഴിയും
- 2501.09136 Agentic Retrieval-Augmented Generation: Agentic RAG-നെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു സർവേ
മുമ്പത്തെ പാഠം
അടുത്ത പാഠം
വിശ്വാസയോഗ്യമായ AI ഏജന്റുകൾ നിർമ്മിക്കൽ
ഡിസ്ക്ലെയിമർ: ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനമായ Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണിത്. നാം കൃത്യതയ്ക്കായി ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയംചാലിത (automated) വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകളും annenakkal? No—Oops. Need to ensure no extra English. Let’s produce final clean message.