ai-agents-for-beginners

Agentic RAG

(वरील प्रतिमेवर क्लिक करून या धड्याचा व्हिडिओ पहा)

Agentic RAG

हा धडा Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) या उदयोन्मुख AI पद्धतीचा सविस्तर आढावा प्रदान करतो, जिथे मोठे भाषा मॉडेल्स (LLMs) स्वायत्तपणे पुढील पावले ठरवतात आणि बाह्य स्रोतांकडून माहिती घेतात. स्थिर retrieval-then-read पद्धतींपेक्षा वेगळा, Agentic RAG मध्ये LLM ला पुनरावृत्तीने कॉल करणे, टूल्स किंवा फंक्शन कॉल्स आणि संरचित आउटपुट्स यांचा समावेश असतो. प्रणाली परिणामांचे मूल्यांकन करते, क्वेरी सुधारते, आवश्यक असल्यास अतिरिक्त टूल्स वापरते आणि समाधानकारक उत्तर मिळेपर्यंत हा चक्र सुरू ठेवते.

परिचय

या धड्यात आपण शिकणार आहोत:

शिकण्याची उद्दिष्टे

हा धडा पूर्ण केल्यानंतर, तुम्हाला खालील गोष्टी समजतील:

Agentic RAG म्हणजे काय?

Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) ही एक उदयोन्मुख AI पद्धती आहे जिथे मोठे भाषा मॉडेल्स (LLMs) स्वायत्तपणे पुढील पावले ठरवतात आणि बाह्य स्रोतांकडून माहिती घेतात. स्थिर retrieval-then-read पद्धतींपेक्षा वेगळा, Agentic RAG मध्ये LLM ला पुनरावृत्तीने कॉल करणे, टूल्स किंवा फंक्शन कॉल्स आणि संरचित आउटपुट्स यांचा समावेश असतो. प्रणाली परिणामांचे मूल्यांकन करते, क्वेरी सुधारते, आवश्यक असल्यास अतिरिक्त टूल्स वापरते आणि समाधानकारक उत्तर मिळेपर्यंत हा चक्र सुरू ठेवते.

ही पुनरावृत्ती “maker-checker” शैली अचूकता सुधारण्यासाठी, चुकीच्या क्वेरी हाताळण्यासाठी, आणि उच्च-गुणवत्तेचे परिणाम सुनिश्चित करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. प्रणाली स्वतःची तर्क प्रक्रिया सक्रियपणे सांभाळते, अपयशी क्वेरी पुन्हा लिहिते, वेगवेगळ्या retrieval पद्धती निवडते, आणि अंतिम उत्तर देण्यापूर्वी अनेक टूल्स एकत्रित करते—जसे की Azure AI Search मधील व्हेक्टर शोध, SQL डेटाबेस, किंवा कस्टम APIs. Agentic प्रणालीची वेगळी गुणवत्ता म्हणजे तिची स्वतःची तर्क प्रक्रिया सांभाळण्याची क्षमता. पारंपरिक RAG अंमलबजावणी पूर्वनिर्धारित मार्गांवर अवलंबून असते, परंतु Agentic प्रणाली माहितीच्या गुणवत्तेवर आधारित पावले स्वायत्तपणे ठरवते.

Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) ची व्याख्या

Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) ही AI विकासातील एक उदयोन्मुख पद्धती आहे जिथे LLMs केवळ बाह्य डेटा स्रोतांकडून माहिती घेत नाहीत तर स्वायत्तपणे पुढील पावले ठरवतात. स्थिर retrieval-then-read पद्धती किंवा काळजीपूर्वक स्क्रिप्ट केलेल्या प्रॉम्प्ट अनुक्रमांपेक्षा वेगळा, Agentic RAG मध्ये LLM ला पुनरावृत्तीने कॉल करणे, टूल्स किंवा फंक्शन कॉल्स आणि संरचित आउटपुट्स यांचा समावेश असतो. प्रत्येक टप्प्यावर, प्रणाली प्राप्त केलेल्या परिणामांचे मूल्यांकन करते, क्वेरी सुधारण्याचा निर्णय घेते, आवश्यक असल्यास अतिरिक्त टूल्स वापरते, आणि समाधानकारक उत्तर मिळेपर्यंत हा चक्र सुरू ठेवते.

ही पुनरावृत्ती “maker-checker” शैली अचूकता सुधारण्यासाठी, चुकीच्या क्वेरी हाताळण्यासाठी, आणि संतुलित, उच्च-गुणवत्तेचे परिणाम सुनिश्चित करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. काळजीपूर्वक इंजिनिअर केलेल्या प्रॉम्प्ट चेनवर अवलंबून राहण्याऐवजी, प्रणाली स्वतःची तर्क प्रक्रिया सक्रियपणे सांभाळते. ती अपयशी क्वेरी पुन्हा लिहिते, वेगवेगळ्या retrieval पद्धती निवडते, आणि अंतिम उत्तर देण्यापूर्वी अनेक टूल्स एकत्रित करते—जसे की Azure AI Search मधील व्हेक्टर शोध, SQL डेटाबेस, किंवा कस्टम APIs. यामुळे अत्यंत जटिल ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्कची गरज दूर होते. त्याऐवजी, “LLM कॉल → टूल वापर → LLM कॉल → …” चा तुलनेने साधा लूप परिष्कृत आणि चांगल्या प्रकारे ग्राउंड केलेले आउटपुट देऊ शकतो.

Agentic RAG Core Loop

तर्क प्रक्रिया स्वतःच सांभाळणे

“Agentic” प्रणाली बनवणारी वेगळी गुणवत्ता म्हणजे तिची स्वतःची तर्क प्रक्रिया सांभाळण्याची क्षमता. पारंपरिक RAG अंमलबजावणी अनेकदा मॉडेलसाठी मार्ग पूर्वनिर्धारित करण्यासाठी मानवांवर अवलंबून असते: काय retrieve करायचे आणि कधी करायचे याचे chain-of-thought. परंतु जेव्हा प्रणाली खरोखरच Agentic असते, तेव्हा ती अंतर्गतपणे समस्येकडे कसे जायचे हे ठरवते. ती फक्त स्क्रिप्ट अंमलात आणत नाही; ती मिळालेल्या माहितीच्या गुणवत्तेवर आधारित पावले स्वायत्तपणे ठरवते. उदाहरणार्थ, जर तिला उत्पादन लॉन्च रणनीती तयार करण्यास सांगितले गेले, तर ती संपूर्ण संशोधन आणि निर्णय घेण्याचा कार्यप्रवाह स्पष्ट करणाऱ्या प्रॉम्प्टवर अवलंबून राहत नाही. त्याऐवजी, Agentic मॉडेल स्वतंत्रपणे ठरवते:

  1. Bing Web Grounding वापरून वर्तमान बाजारातील ट्रेंड रिपोर्ट्स retrieve करणे.
  2. Azure AI Search वापरून संबंधित स्पर्धक डेटा ओळखणे.
  3. Azure SQL Database वापरून ऐतिहासिक अंतर्गत विक्री मेट्रिक्सशी संबंध जोडणे.
  4. Azure OpenAI Service द्वारे समन्वयित सुसंगत रणनीतीमध्ये निष्कर्षांचे संश्लेषण करणे.
  5. रणनीतीतील अंतर किंवा विसंगतींसाठी मूल्यांकन करणे, आवश्यक असल्यास आणखी एक retrieval फेरी सुरू करणे. या सर्व पावले—क्वेरी सुधारणे, स्रोत निवडणे, उत्तरावर “संतुष्ट” होईपर्यंत पुनरावृत्ती करणे—मॉडेलद्वारे ठरवली जातात, मानवाने पूर्वनिर्धारित केलेली नाहीत.

पुनरावृत्ती लूप्स, टूल्सचे एकत्रीकरण आणि मेमरी

Tool Integration Architecture

Agentic प्रणाली लूप केलेल्या संवाद पद्धतीवर अवलंबून असते:

कालांतराने, यामुळे विकसित होणाऱ्या समजुतीची भावना निर्माण होते, ज्यामुळे मॉडेलला जटिल, बहु-चरणीय कार्ये नेव्हिगेट करण्याची क्षमता मिळते, मानवाने सतत हस्तक्षेप किंवा प्रॉम्प्ट पुन्हा आकारण्याची गरज न पडता.

अपयश हाताळणे आणि स्वतः सुधारणा

Agentic RAG ची स्वायत्तता मजबूत स्वतः सुधारणा यंत्रणांचा समावेश करते. जेव्हा प्रणाली अडथळ्यांना सामोरे जाते—जसे की असंबंधित दस्तऐवज retrieve करणे किंवा चुकीच्या क्वेरींना सामोरे जाणे—तेव्हा ती:

ही पुनरावृत्ती आणि गतिशील पद्धती मॉडेलला सतत सुधारण्याची परवानगी देते, हे सुनिश्चित करते की ते फक्त एक-वेळ प्रणाली नाही तर दिलेल्या सत्रादरम्यान त्याच्या चुका शिकणारी प्रणाली आहे.

Self Correction Mechanism

स्वायत्ततेच्या मर्यादा

कार्याच्या आत असलेल्या स्वायत्ततेच्या मर्यादांनुसार, Agentic RAG कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्तेसारखे नाही. त्याच्या “Agentic” क्षमता मानव विकसकांनी प्रदान केलेल्या टूल्स, डेटा स्रोत, आणि धोरणांपुरत्या मर्यादित आहेत. ती स्वतःची टूल्स तयार करू शकत नाही किंवा सेट केलेल्या डोमेन सीमांबाहेर जाऊ शकत नाही. त्याऐवजी, ती उपलब्ध संसाधनांचे गतिशीलपणे समन्वय करण्यात उत्कृष्ट आहे. अधिक प्रगत AI प्रकारांपासून महत्त्वाचे फरक समाविष्ट करतात:

  1. डोमेन-विशिष्ट स्वायत्तता: Agentic RAG प्रणाली ज्ञात डोमेनमध्ये वापरकर्त्याने परिभाषित केलेल्या उद्दिष्टे साध्य करण्यावर लक्ष केंद्रित करतात, क्वेरी पुन्हा लिहिणे किंवा टूल्स निवडणे यासारख्या रणनीतींचा वापर करून परिणाम सुधारतात.
  2. पायाभूत सुविधांवर अवलंबित्व: प्रणालीची क्षमता विकसकांनी समाकलित केलेल्या टूल्स आणि डेटावर अवलंबून असते. मानवी हस्तक्षेपाशिवाय ती या सीमांपलीकडे जाऊ शकत नाही.
  3. सुरक्षा उपायांचे पालन: नैतिक मार्गदर्शक तत्त्वे, अनुपालन नियम, आणि व्यवसाय धोरणे खूप महत्त्वाची राहतात. एजंटची स्वातंत्र्य नेहमीच सुरक्षा उपाय आणि निरीक्षण यंत्रणांनी मर्यादित असते (कदाचित?).

व्यावहारिक उपयोग आणि मूल्य

Agentic RAG अचूकता आणि पुनरावृत्ती सुधारणा आवश्यक असलेल्या परिस्थितींमध्ये उत्कृष्ट आहे:

  1. अचूकता-प्रथम वातावरण: अनुपालन तपासणी, नियामक विश्लेषण, किंवा कायदेशीर संशोधनात, Agentic मॉडेल वारंवार तथ्यांची पुष्टी करू शकते, अनेक स्रोतांचा सल्ला घेऊ शकते, आणि पूर्णपणे पडताळलेले उत्तर तयार होईपर्यंत क्वेरी पुन्हा लिहू शकते.
  2. जटिल डेटाबेस संवाद: संरचित डेटाशी व्यवहार करताना जिथे क्वेरी वारंवार अपयशी ठरू शकते किंवा समायोजनाची आवश्यकता असते, प्रणाली स्वतःच्या क्वेरी सुधारू शकते, Azure SQL किंवा Microsoft Fabric OneLake वापरून अंतिम retrieval वापरकर्त्याच्या हेतूशी जुळवून घेते.
  3. विस्तारित कार्यप्रवाह: नवीन माहिती समोर येताच दीर्घकालीन सत्रे विकसित होऊ शकतात. Agentic RAG सतत नवीन डेटा समाविष्ट करू शकते, समस्या क्षेत्राबद्दल अधिक जाणून घेतल्यावर रणनीती बदलू शकते.

शासन, पारदर्शकता, आणि विश्वास

या प्रणाली त्यांच्या तर्क प्रक्रियेत अधिक स्वायत्त होत असताना, शासन आणि पारदर्शकता अत्यंत महत्त्वाची आहे:

शैक्षणिक संशोधन पत्रे

मागील धडा

टूल वापर डिझाइन पॅटर्न

पुढील धडा

विश्वसनीय AI एजंट्स तयार करणे


अस्वीकरण:
हा दस्तऐवज AI भाषांतर सेवा Co-op Translator वापरून भाषांतरित करण्यात आला आहे. आम्ही अचूकतेसाठी प्रयत्नशील असलो तरी कृपया लक्षात ठेवा की स्वयंचलित भाषांतरांमध्ये त्रुटी किंवा अचूकतेचा अभाव असू शकतो. मूळ भाषेतील दस्तऐवज हा अधिकृत स्रोत मानला जावा. महत्त्वाच्या माहितीसाठी व्यावसायिक मानवी भाषांतराची शिफारस केली जाते. या भाषांतराचा वापर करून उद्भवलेल्या कोणत्याही गैरसमज किंवा चुकीच्या अर्थासाठी आम्ही जबाबदार राहणार नाही.