ai-agents-for-beginners

(മുകളിൽ കാണുന്ന ചിത്രം ക്ലിക്കുചെയ്ത് ഈ പാഠത്തിന്റെ വീഡിയോ കാണുക)

ഏജന്റിക് RAG

ഈ പാഠം Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) എന്ന പുതിയ AI മാതൃകയെക്കുറിച്ചുള്ള സമഗ്രമായ അവലോകനം നൽകുന്നു. ഇതിൽ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLMs) സ്വയം അവരുടെ അടുത്ത ചുവടുകൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും ബാഹ്യ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സ്ഥിരമായ retrieval-then-read മാതൃകകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, Agentic RAG LLM-ലേക്ക് ആവർത്തനമായുള്ള കോൾസും, ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫംഗ്ഷൻ കോൾസും ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. സിസ്റ്റം ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്തുകയും, ക്വെറിയുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും, ആവശ്യമെങ്കിൽ അധിക ടൂളുകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുകയും, തൃപ്തികരമായ പരിഹാരം ലഭിക്കുന്നതുവരെ ഈ ചക്രം തുടരുകയും ചെയ്യുന്നു.

പരിചയം

ഈ പാഠത്തിൽ നിങ്ങൾ പഠിക്കാനിരിക്കുന്നവ:

• Agentic RAG മനസ്സിലാക്കുക: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLMs) സ്വയം അവരുടെ അടുത്ത ചുവടുകൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും ബാഹ്യ ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പുതിയ AI മാതൃകയെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുക.
• Iterative Maker-Checker ശൈലി: LLM-ലേക്ക് ആവർത്തന കോൾസും, ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫംഗ്ഷൻ കോൾസും ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ലൂപ്പ്, ശരിയാക്കലിനും തെറ്റായ ക്വെറിയുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കുക.
• പ്രായോഗിക പ്രയോഗങ്ങൾ: ശരിയാക്കൽ പ്രാധാന്യമുള്ള അന്തരീക്ഷങ്ങൾ, സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകൾ, ദീർഘകാല പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയിൽ Agentic RAG എങ്ങനെ മികച്ചതാണെന്ന് തിരിച്ചറിയുക.

പഠന ലക്ഷ്യങ്ങൾ

ഈ പാഠം പൂർത്തിയാക്കിയ ശേഷം, നിങ്ങൾക്ക് അറിയാൻ കഴിയുക/മനസ്സിലാക്കുക:

• Agentic RAG മനസ്സിലാക്കുക: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLMs) സ്വയം അവരുടെ അടുത്ത ചുവടുകൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും ബാഹ്യ ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പുതിയ AI മാതൃകയെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുക.
• Iterative Maker-Checker ശൈലി: ശരിയാക്കലിനും തെറ്റായ ക്വെറിയുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന LLM-ലേക്ക് ആവർത്തന കോൾസും, ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫംഗ്ഷൻ കോൾസും ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ലൂപ്പ് മനസ്സിലാക്കുക.
• തർക്ക പരിഹാര പ്രക്രിയ കൈകാര്യം ചെയ്യുക: സിസ്റ്റത്തിന്റെ തർക്ക പരിഹാര പ്രക്രിയ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് മനസ്സിലാക്കുക, മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച പാതകളിൽ ആശ്രയിക്കാതെ പ്രശ്നങ്ങൾ എങ്ങനെ സമീപിക്കണമെന്ന് തീരുമാനിക്കുക.
• Workflow: ഒരു ഏജന്റിക് മോഡൽ സ്വതന്ത്രമായി മാർക്കറ്റ് ട്രെൻഡ് റിപ്പോർട്ടുകൾ ശേഖരിക്കുകയും, മത്സരക്കാരുടെ ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയുകയും, ആന്തരിക വിൽപ്പനാ മെട്രിക്‌സ് ബന്ധിപ്പിക്കുകയും, കണ്ടെത്തലുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുകയും, തന്ത്രം വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കുക.
• Iterative Loops, Tool Integration, and Memory: ആവർത്തന ലൂപ്പ് ഇടപെടൽ മാതൃകയിൽ സിസ്റ്റം എങ്ങനെ ആശ്രയിക്കുന്നു, ആവർത്തന ലൂപ്പുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ സ്റ്റേറ്റ്, മെമ്മറി എന്നിവ എങ്ങനെ നിലനിർത്തുന്നു, വിവരപ്രദമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു എന്നിവ പഠിക്കുക.
• തെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ: സിസ്റ്റത്തിന്റെ ശക്തമായ സ്വയം-ശരിയാക്കൽ സംവിധാനങ്ങൾ, ആവർത്തിച്ച് ക്വെറിയുകൾ ചെയ്യൽ, ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കൽ, മനുഷ്യ മേൽനോട്ടത്തിൽ ആശ്രയിക്കൽ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുക.
• Agentic RAG-ന്റെ പരിധികൾ: ഡൊമെയ്ൻ-സ്പെസിഫിക് സ്വാതന്ത്ര്യം, ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ആശ്രയം, ഗാർഡ്രെയിലുകൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കുക.
• പ്രായോഗിക ഉപയോഗങ്ങൾ: ശരിയാക്കൽ പ്രാധാന്യമുള്ള അന്തരീക്ഷങ്ങൾ, സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകൾ, ദീർഘകാല പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയിൽ Agentic RAG എങ്ങനെ മികച്ചതാണെന്ന് തിരിച്ചറിയുക.
• ഗവേണൻസ്, ട്രാൻസ്പാരൻസി, ട്രസ്റ്റ്: വിശദീകരണാത്മകമായ തർക്ക പരിഹാരം, ബയാസ് നിയന്ത്രണം, മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം എന്നിവയുടെ പ്രാധാന്യം മനസ്സിലാക്കുക.

Agentic RAG എന്താണ്?

Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) എന്നത് ഒരു പുതിയ AI മാതൃകയാണ്, ഇതിൽ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLMs) സ്വയം അവരുടെ അടുത്ത ചുവടുകൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും ബാഹ്യ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. സ്ഥിരമായ retrieval-then-read മാതൃകകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, Agentic RAG LLM-ലേക്ക് ആവർത്തന കോൾസും, ടൂൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫംഗ്ഷൻ കോൾസും ഘടനാപരമായ ഔട്ട്പുട്ടുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. സിസ്റ്റം ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്തുകയും, ക്വെറിയുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും, ആവശ്യമെങ്കിൽ അധിക ടൂളുകൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുകയും, തൃപ്തികരമായ പരിഹാരം ലഭിക്കുന്നതുവരെ ഈ ചക്രം തുടരുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഈ ആവർത്തന “മേക്കർ-ചെക്കർ” ശൈലി ശരിയാക്കലിനും തെറ്റായ ക്വെറിയുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.

തർക്ക പരിഹാര പ്രക്രിയ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ

ഒരു സിസ്റ്റം “ഏജന്റിക്” ആകുന്നതിന്റെ പ്രത്യേക ഗുണം അതിന്റെ തർക്ക പരിഹാര പ്രക്രിയ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവാണ്.

ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പ്രോഡക്റ്റ് ലോഞ്ച് തന്ത്രം സൃഷ്ടിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെട്ടാൽ, അത്:

1. നിലവിലെ മാർക്കറ്റ് ട്രെൻഡ് റിപ്പോർട്ടുകൾ ശേഖരിക്കുക.
2. മത്സരക്കാരുടെ ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയുക.
3. ആന്തരിക വിൽപ്പനാ മെട്രിക്‌സ് ബന്ധിപ്പിക്കുക.
4. കണ്ടെത്തലുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുക.
5. തന്ത്രം വിലയിരുത്തുക.

ഈ എല്ലാ ചുവടുകളും മോഡലാണ് സ്വയം തീരുമാനിക്കുന്നത്, മനുഷ്യൻ മുൻകൂട്ടി നിർവചിച്ച പാതകളിൽ ആശ്രയിക്കാതെ.

Iterative Loops, Tool Integration, and Memory

Agentic RAG ഒരു ലൂപ്പ് ചെയ്ത ഇടപെടൽ മാതൃകയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു:

• ആദ്യ കോൾ: ഉപയോക്താവിന്റെ ലക്ഷ്യം LLM-ലേക്ക് നൽകുന്നു.
• ടൂൾ ഉപയോഗം: ആവശ്യമായ വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു.
• വിലയിരുത്തൽ & മെച്ചപ്പെടുത്തൽ: ലഭിച്ച ഡാറ്റ വിലയിരുത്തി, ആവശ്യമെങ്കിൽ ക്വെറിയുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
• തൃപ്തി വരെ ആവർത്തിക്കുക: സിസ്റ്റം തൃപ്തികരമായ ഫലം ലഭിക്കുന്നതുവരെ ഈ പ്രക്രിയ തുടരുന്നു.
• മെമ്മറി & സ്റ്റേറ്റ്: സിസ്റ്റം സ്റ്റേറ്റ്, മെമ്മറി എന്നിവ നിലനിർത്തുന്നു.

ഈ പ്രക്രിയ സങ്കീർണ്ണമായ, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ടാസ്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു.

പരാജയങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ

Agentic RAG-ന്റെ സ്വാതന്ത്ര്യം ശക്തമായ സ്വയം-ശരിയാക്കൽ സംവിധാനങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

• Iterate and Re-Query: മോഡൽ പുതിയ തിരച്ചിൽ തന്ത്രങ്ങൾ പരീക്ഷിക്കുന്നു.
• Diagnostic Tools ഉപയോഗിക്കുക: ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ ശരിയാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
• മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം: ആവശ്യമെങ്കിൽ മനുഷ്യ സഹായം അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു.

ഈ പ്രക്രിയ മോഡലിനെ തുടർച്ചയായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.

ഏജൻസിയുടെ പരിധികൾ

Agentic RAG-ന്റെ “ഏജന്റിക്” കഴിവുകൾ മനുഷ്യൻ നിർവചിച്ച ഉപകരണങ്ങൾ, ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകൾ, നയങ്ങൾ എന്നിവയിൽ മാത്രം പരിമിതമാണ്.

1. ഡൊമെയ്ൻ-സ്പെസിഫിക് സ്വാതന്ത്ര്യം: ഉപയോക്താവിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങൾ നേടാൻ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
2. ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ആശ്രയം: സിസ്റ്റത്തിന്റെ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഉപകരണങ്ങൾ, ഡാറ്റ എന്നിവയിൽ ആശ്രയിക്കുന്നു.
3. ഗാർഡ്രെയിലുകൾ: എതിക്കൽ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ, നിയമാനുസൃത ചട്ടങ്ങൾ എന്നിവ പാലിക്കുന്നു.

പ്രായോഗിക ഉപയോഗങ്ങൾ

Agentic RAG താഴെപ്പറയുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ മികച്ചതാണ്:

1. ശരിയാക്കൽ പ്രാധാന്യമുള്ള അന്തരീക്ഷങ്ങൾ: നിയമ ഗവേഷണം, റെഗുലേറ്ററി അനാലിസിസ് എന്നിവയിൽ.
2. സങ്കീർണ്ണ ഡാറ്റാബേസ് ഇടപെടലുകൾ: ക്വെറിയുകൾ സ്വതന്ത്രമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
3. ദീർഘകാല പ്രവർത്തനങ്ങൾ: പുതിയ വിവരങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

ഗവേണൻസ്, ട്രാൻസ്പാരൻസി, ട്രസ്റ്റ്

ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾ കൂടുതൽ സ്വതന്ത്രമാകുന്നതിനാൽ ഗവേണൻസ്, ട്രാൻസ്പാരൻസി എന്നിവ നിർണായകമാണ്:

• വിവരണാത്മകമായ തർക്ക പരിഹാരം: സിസ്റ്റം എടുത്ത നടപടികളുടെ രേഖ നൽകുന്നു.
• ബയാസ് നിയന്ത്രണം: ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകൾ ശരിയായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
• മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം: സംവേദനാത്മകമായ തീരുമാനങ്ങളിൽ മനുഷ്യ മേൽനോട്ടം നിർണായകമാണ്.

സമാപനം

Agentic RAG സങ്കീർണ്ണമായ, ഡാറ്റാ-ഇന്റൻസീവ് ടാസ്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ എങ്ങനെ വികസിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ സ്വാഭാവിക പരിണാമമാണ്.

Agentic RAG-നെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ ചോദ്യങ്ങളുണ്ടോ?

മറ്റു പഠിതാക്കളുമായി ചർച്ച ചെയ്യാനും, ഓഫീസ് മണിക്കൂറുകളിൽ പങ്കെടുക്കാനും, നിങ്ങളുടെ AI ഏജന്റുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം ലഭിക്കാനും Azure AI Foundry Discord ചേരുക.

അധിക റിസോഴ്സുകൾ

• Azure OpenAI Service ഉപയോഗിച്ച് Retrieval Augmented Generation (RAG) നടപ്പിലാക്കുക: നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റ Azure OpenAI Service ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് പഠിക്കുക. ഈ Microsoft Learn മോഡ്യൂൾ RAG നടപ്പിലാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള സമഗ്രമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകുന്നു
• Azure AI Foundry ഉപയോഗിച്ച് ജനറേറ്റീവ് AI അപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ മൂല്യനിർണ്ണയം: പൊതുവായി ലഭ്യമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ മോഡലുകളുടെ മൂല്യനിർണ്ണയവും താരതമ്യവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു
• What is Agentic RAG | Weaviate
• Agentic RAG: ഏജന്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള Retrieval Augmented Generation-ന്റെ സമഗ്രമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം – Generation RAG-ൽ നിന്നുള്ള വാർത്ത
• Agentic RAG: നിങ്ങളുടെ RAG-നെ query reformulation, self-query എന്നിവയിലൂടെ വേഗത്തിലാക്കുക! Hugging Face Open-Source AI Cookbook
• RAG-ൽ Agentic Layers ചേർക്കൽ
• ജ്ഞാന സഹായികളുടെ ഭാവി: Jerry Liu
• Agentic RAG സിസ്റ്റങ്ങൾ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാം
• Azure AI Foundry Agent Service ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ AI ഏജന്റുമാരെ സ്കെയിൽ ചെയ്യുക

അക്കാദമിക് പേപ്പറുകൾ

• 2303.17651 Self-Refine: Self-Feedback ഉപയോഗിച്ച് Iterative Refinement
• 2303.11366 Reflexion: Verbal Reinforcement Learning ഉള്ള Language Agents
• 2305.11738 CRITIC: Tool-Interactive Critiquing ഉപയോഗിച്ച് Large Language Models സ്വയം തിരുത്താൻ കഴിയും
• 2501.09136 Agentic Retrieval-Augmented Generation: Agentic RAG-ൽ ഒരു സർവേ

മുൻപത്തെ പാഠം

Tool Use Design Pattern

അടുത്ത പാഠം

Building Trustworthy AI Agents

---

അസത്യവാദം:
ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനമായ Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. കൃത്യതയ്ക്കായി ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നുവെങ്കിലും, ഓട്ടോമേറ്റഡ് വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. അതിന്റെ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിലുള്ള മൂല രേഖ പ്രാമാണികമായ ഉറവിടമായി കണക്കാക്കണം. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.

This site is open source. Improve this page.