ai-agents-for-beginners
(ఈ పాఠం వీడియోను చూడటానికి పైన ఉన్న చిత్రాన్ని క్లిక్ చేయండి)
Agentic RAG
ఈ పాఠం Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) యొక్క సమగ్ర అవగాహన ఇవ్వబడుతుంది, ఇది ఒక ఉదయించే AI ప్యారడైమ్, ఇందులో పెద్ద భాషా మోడల్స్ (LLMs) తమ తదుపరి దశలను స్వయంచాలకంగా ప్లాన్ చేస్తూ, బాహ్య వనరుల నుంచి సమాచారాన్ని తీసుకుంటాయి. స్థిర retrieval-then-read నమూనాలతో విభిన్నంగా, Agentic RAG లో LLM కి పునరావృత కాల్స్ ఉంటాయి, వాటి మధ్య టూల్ లేదా ఫంక్షన్ కాల్స్ మరియు నిర్మాణాత్మక అవుట్పుట్స్ ఉంటాయి. సిస్టమ్ ఫలితాలను అంచనా వేసి, ప్రశ్నలను మెరుగుపరిచి, అవసరమైతే అదనపు టూల్స్ను పిలిచి, సంతృప్తికరమైన పరిష్కారం అందేవరకు ఈ సైకిల్ కొనసాగిస్తుంది.
పరిచయం
ఈ పాఠంలో కవర్ చేయబడుతుంది
- Agentic RAG ని అర్థం చేసుకోండి: పెద్ద భాషా మోడల్స్ (LLMs) తమ తదుపరి దశలను స్వయంచాలకంగా ప్లాన్ చేస్తూ బాహ్య డేటా వనరుల నుంచి సమాచారం తీసుకునే AI లోని ఉదయించే ప్యారడైమ్ ను తెలుసుకోండి.
- పునరావృత మేకర్-చెకర్ శైలి గ్రహించండి: LLM కి పునరావృత కాల్స్ యొక్క లూప్, టూల్ లేదా ఫంక్షన్ కాల్స్ మరియు నిర్మాణాత్మక అవుట్పుట్స్ తో మద్యలో ఉన్న వాటి గురించి అవగాహన పొందండి, ఇది సరైనతను మెరుగుపరచడానికి మరియు తప్పు ప్రశ్నలను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడింది.
- ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలు పరిశీలించండి: Agentic RAG ప్రముఖంగా సరిహద్దు-మొదటి వాతావరణాల్లో, క్లిష్టమైన డేటాబేస్ ఇంటరాక్షన్లలో మరియు పొడవైన వర్క్ఫ్లోల్లో ఎక్కడ ప్రకాశిస్తుంది అనే సందర్భాలను గుర్తించండి.
నేర్చుకునే లక్ష్యాలు
ఈ పాఠం పూర్తి చేసిన తరువాత, మీరు తెలుసుకుంటారు/అర్థం చేసుకుంటారు:
- Agentic RAG గురించీ అవగాహన: పెద్ద భాషా మోడల్స్ స్వయంచాలకంగా తదుపరి దశలను ప్లాన్ చేసుకుని బాహ్య డేటా వనరుల నుంచి సమాచారం తీసుకునే AI లోని ఉదయించే పాఠశాలకు సంబంధించి వివరాలు.
- పునరావృత మేకర్-చెకర్ శైలి: LLM కి పునరావృత కాల్స్ లూప్, టూల్ లేదా ఫంక్షన్ కాల్స్ మరియు నిర్మాణాత్మక అవుట్పుట్స్ తో విరామం, ఇది సరైనతను మెరుగుపరచడానికి మరియు తప్పు ప్రశ్నలను నిర్వహించడానికి అనువైన పరిధి.
- సంకల్పన ప్రక్రియకు స్వాధీనంగా ఉండటం: సిస్టమ్ తన సంకల్పనా ప్రక్రియను స్వంతంగా నిర్వహించే సామర్థ్యాన్ని అర్థం చేసుకుని, ముందుగా నిర్వచించిన మార్గాలపై ఆధారపడకుండా సమస్యలు ఎలా దగ్గరతారు అన్నది తెలుసుకోండి.
- వర్క్ఫ్లో: ఏజెంటిక్ మోడల్ స్వయంచాలకంగా మార్కెట్ ట్రెండ్ రిపోర్ట్లను తెచ్చుకోవడం, పోటీదారుల డేటాను గుర్తించడం, అంతర్గత అమ్మకాల గణాంకాలను స్థానికంగా అనుసంధానం చేయడం, ఫలితాలను సమ్మిళితం చేయడం మరియు వ్యూహాన్ని అంచనా వేయడం ఎలా అనే దానిని అర్థం చేసుకోండి.
- పునరావృత లూపులు, టూల్ ఇంటిగ్రేషన్ మరియు మెమరీ: కొలతల సరళిలో పరస్పర చర్యను కాపాడుకునే సిస్టమ్ గురించి మరియు దశలపగల ద్వారా స్థితి మెమరీని నిర్వహించడం, పునరావృత లూపులను నివారించడం మరియు సచ్చని నిర్ణయాలు తీసుకోవడం గురించి తెలుసుకోండి.
- విఫలత మోడ్లు మరియు స్వ-సవరణ: తిరుగుబాటు, పునఃప్రశ్న, డయాగ్నొస్టిక్ టూల్స్ వాడకం మరియు మానవ పర్యవేక్షణను తిరిగి పొందటం వంటి బలమైన స్వ-సవరణ మెకానిజంలను పరిశీలించండి.
- ఏజెన్సీ పరిమితులు: Agentic RAG యొక్క పరిమితులు, డొమైను-స్పెసిఫిక్ స్వాతంత్ర్యం, ఇంఫ్రాస్ట్రక్చర్ ఆధారపడి ఉండటం మరియు గార్డ్రైల్స్ కు గౌరవం గురించి తెలుసుకోండి.
- ప్రాయోజనకర వినియోగం మరియు విలువ: Agentic RAG ముఖ్యంగా సరిహద్దు-మొదటి వాతావరణాలు, క్లిష్టమైన డేటాబేస్ ఇంటరాక్షన్లు మరియు పొడవైన వర్క్ఫ్లో లో ఎక్కడ ఉపయోగపడుతుందో గుర్తించండి.
- పాలన, పారదర్శకత మరియు విశ్వాసం: వివరణాత్మక సంకల్పనా, పక్షపాత నియంత్రణ మరియు మానవ పర్యవేక్షణతో పాలన మరియు పారదర్శకత ప్రాముఖ్యత గురించి తెలుసుకోండి.
Agentic RAG అంటే ఏమిటి?
Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) అనేది పెద్ద భాషా మోడల్స్ (LLMs) తమ తదుపరి దశలను స్వయంచాలకంగా ప్లాన్ చేస్తూ బాహ్య వనరుల నుంచి సమాచారాన్ని తీసుకునే ఓ ఉదయించే AI ప్యారడైమ్. స్థిర retrieval-then-read నమూనాలతో తేడాగా, Agentic RAG లో LLM కి పునరావృత కాల్స్ ఉంటాయి, వాటి మధ్య టూల్ లేదా ఫంక్షన్ కాల్స్ మరియు నిర్మాణాత్మక అవుట్పుట్స్ ఉంటాయి. సిస్టమ్ ఫలితాలను అంచనా వేసి, ప్రశ్నలను మెరుగుపరిచి, అవసరమైతే అదనపు టూల్స్ను పిలిచి, సంతృప్తికరమైన పరిష్కారం సాధించేవరకు ఈ సైకిల్ కొనసాగుతుంది. ఈ పునరావృత “మేకర్-చెకర్” శైలి సరైనతను మెరుగుపరుస్తుంది, తప్పుగా రూపొదించిన ప్రశ్నలను నిర్వహిస్తుంది మరియు ఉన్నత నాణ్యత ఫలితాలు అందిస్తుంది.
సిస్టమ్ తన సంకల్పనా ప్రక్రియను స్వయంచాలకంగా నిర్వహిస్తుంది, వైఫల్యమైన ప్రశ్నలను తిరిగి రాస్తుంది, వేర్వేరు retrieval పద్ధతులు ఎంచుకుంటుంది, మరియు వర్గీకరించబడ్డ అనేక టూల్స్ను (ఉదా: Azure AI Search లో వెక్టర్ శోధన, SQL డేటాబేస్లు లేదా కస్టమ్ APIలు) సమగ్రం చేసి తుది సమాధానం వెల్లడిస్తుంది. Agentic సిస్టమ్ యొక్క ప్రత్యేక లక్షణం తన సంకల్పనా ప్రక్రియకు స్వాధీనం కలిగి ఉండటం. సంప్రదాయ RAG అమలు ముందుగా నిర్వచించిన మార్గాలపై ఆధారపడతుంటే, Agentic సిస్టమ్ స్వయంచాలకంగా దశల క్రమాన్ని సమాచార నాణ్యత ఆధారంగా నిర్ణయిస్తుంది.
Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) నిర్వచనం
Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) అనేది LLMలు బాహ్య డేటా వనరుల నుండే సమాచారాన్ని పొందడమే కాకుండా, తమ తదుపరి దశలను స్వయంచాలకంగా ప్లాన్ చేసే AI అభివృద్ధిలో ఉదయించే ప్యారడైమ్. స్థిర retrieval-then-read నమూనాలు లేదా జాగ్రత్తగా స్క్రిప్ట్ చేసిన ప్రాంప్ట్ సీక్వెన్స్లతో భిన్నంగా, Agentic RAG LLM కి పునరావృత కాల్స్ లూప్, టూల్ లేదా ఫంక్షన్ కాల్స్ మరియు నిర్మాణాత్మక అవుట్పుట్స్ తో ఉంటుంది. ప్రతి సందర్భంలో, సిస్టమ్ తనకు వచ్చిన ఫలితాలను అంచనా వేసి, ప్రశ్నలను మెరుగుపరచాలా, అదనపు టూల్స్ పిలవాలా అనేది నిర్ణయించి, సంతృప్తికరమైన పరిష్కారం వచ్చేవరకు ఈ సైకిల్ కొనసాగిస్తుంది.
ఈ పునరావృత “మేకర్-చెకర్” ప్రక్రియ సరైనతను మెరుగుపరచడానికి, తప్పుగా రూపొదించిన ప్రాంప్ట్లను నిర్వహించడానికి మరియు సమతుల్యమైన, ఉన్నత నాణ్యత ఫలితాలను అందించడానికి రూపొందించబడింది. జాగ్రత్తగా రూపొదించిన ప్రాంప్ట్ చైన్స్కు మాత్రమే ఆధారపడకుండా, సిస్టమ్ స్వయంచాలకంగా తన సంకల్పనా ప్రక్రియను నిర్వహిస్తుంది. అది విఫలమైన ప్రశ్నలను తిరిగి రాయగలదు, వేర్వేరు retrieval పద్ధతులు ఎంచుకోగలదు, మరియు ఎన్నో టూల్స్ (ఉదా: Azure AI Search లో వెక్టర్ శోధన, SQL డేటాబేస్లు లేదా కస్టమ్ APIలు) ఎంటిగ్రేట్ చేయగలదు. తద్వారా సాంకీర్ణంగా లెక్కలు వేసే అవరొక్ట్రేషన్ ఫ్రేమ్వర్క్స్ అవసరం లేకుండా, సులభమైన “LLM కాల్ → టూల్ వాడకం → LLM కాల్ → …” లూప్ ద్వారా తెలివైన, స్థిరమైన అవుట్పుట్స్ వస్తాయి.
సంకల్పనా ప్రక్రియకు స్వాధీనం కలిగి ఉండటం
ఒక సిస్టమ్ను “Agentic” గా తేడా చేస్తునది దాని సంకల్పనా ప్రక్రియకు స్వాధీనం కలిగి ఉండటం. సంప్రదాయ RAG అమలు మోడల్ కోసం మానవులు ముందుగా ఏ దిశగా ఏమి తెచ్చుకోవాలని వ్యూహాన్ని నిర్వచిస్తారు: retrieval సూచనల గొలుసు. కానీ నిజంగా Agentic సిస్టమ్ అయినప్పుడు, అది సమస్య ఎలా పరిష్కరించాలో ఆలోచనలో నిర్ణయం తీసుకుంటుంది. అది కేవలం స్క్రిప్ట్ అమలు కాదు; సందేశ నాణ్యత ఆధారంగా దశల క్రమాన్ని స్వతంత్రంగా నిర్ణయిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక ఉత్పత్తి విడుదల వ్యూహాన్ని రూపొందించాలని అడిగితే, అది మొత్తం పరిశోధన మరియు నిర్ణయం తీసుకునే వర్క్ఫ్లోని పరిపూర్ణంగా వివరించే ప్రాంప్ట్ పై మాత్రమే ఆధారపడదు. బదులుగా, Agentic మోడల్ స్వయంచాలకంగా:
- Bing Web Grounding ఉపయోగించి ప్రస్తుతం మార్కెట్ ట్రెండ్ రిపోర్ట్లను తెస్తుంది
- Azure AI Search ఉపయోగించి సంబంధిత పోటీదారుల డేటాను గుర్తిస్తుంది.
- Azure SQL డేటాబేస్ ద్వారా భూటకాల అంతర్గత అమ్మకాల గణాంకాలను అనుసంధానం చేస్తుంది.
- Azure OpenAI సర్వీస్ ద్వారా సమగ్ర వ్యూహంగా ఫలితాలను సమ్మిళితం చేస్తుంది.
- వ్యూహాన్ని లోపాలు లేదా అసంఖ్యల కోసం అంచన వేస్తుంది, అవసరమైతే ఇంకొక retrieval రౌండ్ను ప్రాంప్ట్ చేస్తుంది. ప్రతి దశను - ప్రశ్నలను మెరుగుపరచడం, వనరులను ఎంచుకోవడం, “సంతోషంగా” సమాధానం వచ్చేంతవరకు పునరావృతం చేయడం - మోడల్ స్వయంచాలకంగా చేస్తుంది, మానవుడిచ్చిన స్క్రిప్ట్తో కాదు.
పునరావృత లూపులు, టూల్ సమగ్రత, మరియు మెమరీ
Agentic సిస్టమ్ ఒక లూప్ చేయబడిన పరస్పర చర్య నమూనాపై ఆధారపడుతుంది:
- ప్రథమ కాల్: వినియోగదారుని లక్ష్యం (ఉదా: వినియోగదారుని ప్రాంప్ట్) LLMకి అందజేయబడుతుంది.
- టూల్ పిలుపు: మోడల్ లోపించిన సమాచారం లేదా మసమ్మతమైన సూచనలను గుర్తిస్తే, అది ఒక టూల్ లేదా retrieval పద్ధతిని ఎంచుకుంటుంది — ఉదా: Azure AI Search Hybrid శోధన వంటి వెక్టర్ డేటాబేస్ లేదా నిర్మాణాత్మక SQL కాల్ — మరిన్ని సందర్భాలను సేకరించడానికి.
- అంచనా & మెరుగుదల: తిరిగి వచ్చిన డేటాను సమీక్షించి మోడల్ సమాచారం తగునట్లు ఉందా నిర్ణయిస్తుంది. కాకపోతే, ప్రశ్నను మెరుగుపరచి, వేరే టూల్ ప్రయత్నించి లేదా దృక్కోణాన్ని మార్చుతుంది.
- సంతృప్తిగా ఉండేవరకు పునరావృతం: మోడల్ తుది, బాగా ఆలోచించబడిన సమాధానం ఇవ్వడానికి స్పష్టత మరియు సాక్ష్యాలను సేకరిస్తుందని నిర్ధారిస్తే ఈ సైకిల్ కొనసాగుతుంది.
- మెమరీ & స్థితి: సిస్టమ్ దశలపగలలో పరిస్థితి మరియు మెమరీని నిల్వ చేస్తుంది, గత ప్రయత్నాలు మరియు ఫలితాలను గుర్తుంచుకుంటుంది, పునరావృత లూపులను నివారించి మంచి నిర్ణయాలు తీసుకుంటుంది.
ఈ విధంగా సమయం గడిచేకొద్దీ అభివృద్ధి చెందుతున్న అవగాహన వాస్తవం వస్తుంది, మోడల్ క్లిష్టమైన, బహుళ-దశా పనులను మానవ పాత్ర లేకుండా, ప్రస్క్రిప్ట్ మార్చకుండా సులభంగా నడిపించగలదు.
విఫలత మోడ్లను మరియు స్వ-సవరణను నిర్వహించడం
Agentic RAG స్వతంత్రత్వంలో బలమైన స్వ-సవరణ మెకానిజంలు కూడా ఉంటాయి. వ్యవస్థ లేని మార్గాలు దాటితే - ఉదా: అనారోగ్యమైన డాక్యుమెంట్లు తెచ్చుకోటం లేదా తప్పుగా రూపొడిగిన ప్రశ్నలు ఎదురైతే - అది చేయగలదు:
- పునరావృతం మరియు తిరిగి ప్రశ్నించడం: తక్కువ విలువగల సమాధానాలు ఇవ్వకుండ, కొత్త శోధన విధానాలు ప్రయత్నించుట, డేటాబేస్ ప్రశ్నలను తిరిగి రాయుట లేదా ప్రత్యామ్నాయ డేటా సెట్లను చూస్తుంది.
- డయాగ్నోస్టిక్ టూల్స్ ఉపయోగించడం: లక్ష్య ఆధారిత దోషాల అన్వేషణ లేదా పొందిన డేటా సరైనదై ఉన్నాయా నిర్ధారించడానికి అదనపు ఫంక్షన్లు పిలవవచ్చు. Azure AI Tracing వంటి టూల్స్ సుస్థిరమైన పరిశీలన మరియు మానిటరింగ్ ని సులభతరం చేస్తాయి.
- మానవ పర్యవేక్షణపై ఆధారపడటం: పెద్ద ప్రమాదాలు లేదా పునరావృతంగా విఫలమయ్యే పరిస్థుతుల కోసం, మోడల్ అనిశ్చితిని గుర్తించి మానవ మార్గదర్శకత కోరవచ్చు. మానవుడు సవరణను అందించిన తర్వాత, మోడల్ ఆ పాఠాన్ని భవిష్యత్తులో ఉపయోగిస్తాయి.
ఈ పునరావృత మరియు డైనమిక్ విధానం మోడల్ నిరంతరం మెరుగుపడటానికి సహాయపడుతుంది, ఒకసారి గమనించిన తప్పుల్లో నేర్చుకుంటుంది, కేవలం ఒకసారి పని చేసే సిస్టమ్ ఆ కాదని నిర్ధారిస్తుంది.
ఏజెన్సీ పరిమితులు
ఒక పని లో ఉన్న స్వతంత్రత్వం ఉన్నా, Agentic RAG కృత్రిమ సాధారణ మేధస్సు (Artificial General Intelligence) కు సమానం కాదు. దాని “ఏజెన్సీ” సామర్ధ్యాలు మానవ అభివృద్ధిచేసిన టూల్స్, డేటా వనరులు మరియు విధానాలకు పరిమితమయ్యేలా ఉంటాయి. అది తన స్వంత టూల్స్ ను ఆవిష్కరించ లేకుండా లేదా నిర్ణీత డొమైను పరిమితుల బయటకి వెళ్లలేదు. బదులుగా, ప్రస్తుతం ఉన్న వనరులను గాఢంగా సమన్వయించడంలో బలంగా ఉంటుంది. పెద్ద AI రూపాల నుండి అసలు తేడాలు:
- డొమైను-స్పెసిఫిక్ స్వతంత్రత్వం: Agentic RAG సిస్టమ్లు తెలియని డొమైనులో వాడుకరి నిర్వచించిన లక్ష్యాలను సాధించడంపై దృష్టిపెడతాయి, పరికరణాలు కనిపెట్టడం లేదా ప్రశ్నలను పునర్వ్యాఖ్యానం చేయడం వంటి వ్యూహాలు ఉపయోగా చేస్తాయి.
- ఇంఫ్రాస్ట్రక్చర్ ఆధారపడటం: సిస్టమ్ సామర్థ్యాలు డెవలపర్ గలిచిన టూల్స్ మరియు డేటా సమగ్రతలపై ఆధారపడతాయి, మానవ జోక్యం లేకుండా ఈ పరిమితులను దాటలేరు.
- గార్డ్రైల్స్ కు గౌరవం: నైతిక మార్గదర్శకాలు, విధి నియమాలు మరియు వ్యాపార విధానాలు చాలా ముఖ్యమైనవి. ఏజెంట్ స్వేచ్ఛ ఎల్లప్పుడూ సురక్షిత చర్యలు మరియు పర్యవేక్షణ మెకానిజంలతో పరిమితమవుతుంది (అధ్యయనం ఆశించబడుతుంది).
ఆచరణాత్మక వినియోగ సందర్భాలు మరియు విలువ
Agentic RAG పునరావృత మెరుగుదల మరియు ఖచ్చితత్వం అవసరమయ్యే పరిస్థితుల్లో చక్కగా పని చేస్తుంది:
- సరైనత-మొదటి వాతావరణాలు: అనుమతి తనిఖీలు, నియంత్రణ విశ్లేషణ లేదా చట్టపరమైన పరిశోధన లో, ఏజెంటిక్ మోడల్ నిజాలను పునరావృతంగా ధృవీకరించి, బహుళ వనరులను ఆలోచించి, ప్రశ్నలను తిరిగి రాత చేసి పూర్తిగా సమీక్షించిన సమాధానం అందిస్తుంది.
- క్లిష్టమైన డేటాబేస్ ఇంటరాక్షన్లు: నిర్మాణాత్మక డేటాతో పని చేసే సమయంలో ప్రశ్నలు తప్పు అనిపించవచ్చు లేదా సవరణ అవసరం, సిస్టమ్ Azure SQL లేదా Microsoft Fabric OneLake ఉపయోగించి ప్రశ్నలను స్వతంత్రంగా మెరుగుపరుస్తుంది, చివరి retrieval వాడుకరి ఉద్దేశం లో సరిపోయేలా చేస్తుంది.
- పొడవైన వర్క్ఫ్లోలు: పొడవు సేషన్లు కొత్త సమాచారం వెలుగులోకి వచ్చినప్పుడు అభివృద్ధి చెందవచ్చు. Agentic RAG నిరంతరం కొత్త డేటా ని చేర్చుకుంటూ, సమస్య స్థలాన్ని గురించి మరింత నేర్చుకునే మేరకు వ్యూహాలను మార్చుకోగలదు.
పాలన, పారదర్శకత మరియు విశ్వాసం
ఈ సిస్టంలు తమ సంకల్పనలో మరింత స్వతంత్రంగా మారుతున్నప్పుడు, పాలన మరియు పారదర్శకత చాలా ముఖ్యం:
- వివరణాత్మక సంకల్పన: మోడల్ ప్రశ్నలను ఎప్పుడు వేసిందో, ఎంచుకున్న వనరులు ఏమిటి, మరియు పరిగణలోకి తీసుకున్న దశల గురించీ ఆడిట్ ట్రెయిల్స్ ఇవ్వగలదు. Azure AI Content Safety మరియు Azure AI Tracing / GenAIOps వంటి టూల్స్ పారదర్శకతను కాపాడటానికి మరియు ప్రమాదాలను తగ్గించటానికి సహాయపడతాయి.
- పక్షపాత నియంత్రణ మరియు సమతుల్య Retrieval: డెవలపర్లు retrieval వ్యూహాలను సర్దుబాటు చేసి సమతుల్యమైన, ప్రాతినిధ్య డేటా వనరుల ఎంపికను ధృవీకరించగలిగేటట్లు చేస్తారు, మరియు Azure Machine Learning ఉపయోగించి అభివృద్ధి చెందిన డేటా సైన్స్ సంస్థలకు అనుకూలంగా కస్టమ్ మోడల్స్ ద్వారా ఫలితాల్లో పక్షపాతం లేదా వక్రతలను గుర్తించడానికి నియమితంగా ఆడిట్ చేస్తారు.
- మానవ పర్యవేక్షణ మరియు అనుకూలత: సున్నితమైన పనుల కోసం, మానవ సమీక్ష అత్యవసరం. Agentic RAG అనేది మానవ తీర్పును మార్చాలి కాదు—దానిని పూర్తిగా సమీక్షించిన ఎంపికలు అందించడం ద్వారా సాయపడుతుంది.
చర్యల స్పష్టమైన రికార్డు కలిగిన టూల్స్ ఉండటం చాలా ముఖ్యం. లేకపోతే బహుళ దశల ప్రక్రియ లో లోపాలను గమనించడం చాలా కష్టంగా ఉంటుంది. Literal AI (Chainlit వెనుక ఉన్న కంపెనీ) నుండి Agent ప్రారంభ ఉదాహరణ చూడండి:
ముగింపు
Agentic RAG ముదురు, డేటా సంబంధిత క్లిష్టమైన పనులను AI సిస్టమ్స్ ఎలా నిర్వహిస్తాయో సహజ పరిణామాన్ని సూచిస్తుంది. లూప్ చేయబడిన పరస్పర చర్య నమూనాను దత్తత తీసుకొని, స్వయంచాలకంగా టూల్స్ ఎంచుకుని, ప్రశ్నలను మెరుగుపర్చుకుంటూ ఉన్నత నాణ్యత ఫలితాన్ని సాధించే వరకు పునరావృతం చేస్తూ, ఈ సిస్టమ్ స్థిరమైన ప్రాంప్ట్-తీసుకో అనుసరణను దాటుతూ, మరింత అనుకూల, సందర్భ జ్ఞానంతో కూడిన నిర్ణయదారు కాన్సెప్ట్ అవుతోంది. ఇంకా మానవ నిర్వచించిన ఇంఫ్రాస్ట్రక్చర్లు మరియు నైతిక మార్గదర్శకాలు పరిధిలో ఉండగా, ఈ Agentic సామర్థ్యాలు సంస్థలు మరియు చివర-వినియోగదారులకు మరింత లాభదాయకమైన, చురుకైన AI పరస్పర చర్యలను ఇస్తున్నాయి.
Agentic RAG గురించి మరిన్ని ప్రశ్నలున్నాయా?
ఇతర అభ్యాసుల సమావేశాలు, ఆఫీస్ గంటలలో పాల్గొనేందుకు మరియు మీ AI ఏజెంట్స్ ప్రశ్నలకు సమాధానం పొందటానికి Microsoft Foundry Discord లో చేరండి.
అదనపు వనరులు
- Azure OpenAI సర్వీస్తో Retrieval Augmented Generation (RAG)ను అమలు చేయడం: Azure OpenAI సర్వీస్తో మీ స్వంత డేటాను ఎలా ఉపయోగించాలో తెలుసుకోండి. ఈ Microsoft Learn మాడ్యూల్ RAGని అమలు చేయడం కోసం సమగ్ర మార్గదర్శిని అందిస్తుంది
- Microsoft Foundryతో జనరేటివ్ AI అప్లికేషన్ల మూల్యాంకనం: ఈ వ్యాసం Agentic AI అప్లికేషన్లు మరియు RAG నిర్మాణాలను సహా సార్వజనీనంగా అందుబాటులో ఉన్న డేటాసెట్లపై మోడళ్లను మూల్యాంకనం మరియు సరిపోల్చడం గురించి వివరించబడింది
- Agentic RAG అంటే ఏమిటి | Weaviate
- Agentic RAG: ఏజెంట్ ఆధారిత retrieval augmented generation కు పూర్తి గైడ్ – జెనరేషన్ RAG నుండి వార్తలు
- Agentic RAG: క్వెరీ పునఃరూపకం మరియు స్వీయ-క్వెరీతో మీ RAGని టర్బోచార్జ్ చేయండి! Hugging Face ఓపెన్సోర్స్ AI కుక్బుక్
- RAGకి Agentic పొరలు జోడించడం
- జ్ఞాన సహాయకుల భవిష్యత్తు: జెర్రీ లియూ
- Agentic RAG సిస్టమ్లను ఎలా నిర్మించాలి
- మీ AI ఏజెంట్లను స్కేల్ చేయడానికి Microsoft Foundry ఏజెంట్ సర్వీస్ ఉపయోగించడం
అకాడమిక్ పేపర్లు
- 2303.17651 Self-Refine: స్వీయ-ప్రతిస్పందనతో పునర్వ్యవస్థీకరణ
- 2303.11366 Reflexion: మౌఖిక రీ-infoసమ్మతి తో భాషా ఏజెంట్లు
- 2305.11738 CRITIC: పెద్ద భాషా మోడళ్లకు సాధన ఇంటరాక్టివ్ విమర్శతో స్వీయ సవరణ చేయగలగడం
- 2501.09136 Agentic Retrieval-Augmented Generation: Agentic RAGపై సమీక్ష
మునుపటి పాఠం
తదుపరి పాఠం
నమ్మకమైన AI ఏజెంట్లను నిర్మించడం
హామీలేకపాట: ఈ డాక్యుమెంట్ AI అనువాద సేవ Co-op Translator ఉపయోగించి అనువాదం చేయబడింది. మేము ఖచ్చితత్వానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పటికీ, ఆటోమేటెడ్ అనువాదాల్లో తప్పులు లేదా అసంపూర్ణతలు ఉండవచ్చునని దయచేసి గమనించండి. ఒరిజినల్ డాక్యుమెంట్ దాని స్థానిక భాషలో ప్రభుత్వం వేదికగా పరిగణించబడాలి. ముఖ్యమైన సమాచారానికి, నిపుణుల మానవ అనువాదం సిఫార్సు చేయబడుతుంది. ఈ అనువాదం వాడకం వలన కలిగే ఏవైనా తప్పుదారులు లేదా తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడం వల్ల మేము బాధ్యులు కాదు.