Agentisk RAG förklarad: Vad är det och hur fungerar det?

Retrieval-augmented generation (RAG) är en funktion som uppgraderar stora språkmodeller, ger dem nya funktioner och möjliggör mer systematisk drift. Stora språkmodeller kan generera utdata med hjälp av förtränade data. Däremot kan LLM:er med en RAG-implementering (retrieval-augmented generation) generera utdata med hjälp av specifika datakällor. RAG är redan en effektiv lösning för företag, men det är möjligt att ta det ett steg längre med agentisk RAG. Agentic RAG är en nästa generations implementering som integreras med AI-agenter och använder exakta databaser för att automatisera din organisations uppgifter.

I den här artikeln går vi igenom vad agentic retrieval-augmented generation (RAG) är och vilka fördelarna är.

Är du redo?

Nu börjar vi!

TL; DR

• Agentic RAG Retrieval-augmented generation (RAG) är en nästa generations implementering av traditionell hämtning med utökad generering av utdata.
• Retrieval-augmented generation (RAG) förbättrar LLM-datakällor så att de kan använda flera databaser.
• Agentic RAG ger företag fördelar som tillgång till information i realtid och automatisering av komplexa, skiktade uppgifter.
• Du kan använda Agentic RAG för automatisering av arbetsflöden, kunskapsstöd, dokumentsammanfattning och dataanalys.
• Agentic AI kan generera personliga svar genom att analysera medarbetarprofiler och maximera medarbetarförmånerna.
• Med Agentic AI kan du söka i flera kunskapsbaser med en enda fråga.
• Om du letar efter en AI-assistent för företag som erbjuder Agentic RAG och enkelt kan integreras i ditt företag är TextCortex rätt väg att gå.

Vad är Agentic RAG?

Agentic RAG (Retrieval-augmented generation) är en nästa generations implementering av traditionell retrieval-augmented output generation. Det förbättrar de befintliga RAG-systemen med AI-agenter som är autonoma AI-verktyg som fattar självständiga beslut, planerar åtgärder, samordnar andra verktyg i realtid och hanterar hela processen på egen hand.

Till skillnad från traditionella AI-verktyg har AI-agenter självständiga mekanismer för beslutsfattande och agerande. För att den AI-agent som du använder i ditt företag ska fungera korrekt och ge konsekventa resultat måste den kunna använda företagets databaser. Det är här agentisk AI kommer in i bilden. Agentic AI är nyckeln till att ge dina AI-agentverktyg tillgång till de interna data de behöver för att vidta åtgärder, planera och automatisera hela arbetsflödet.

Vad är skillnaden mellan Agentic RAG och Traditional RAG?

Traditionell RAG använder företagsdatabaser för stora språkmodeller, vilket gör det möjligt att hämta data och låta LLM:er generera utdata med specifika data. Den här metoden är effektiv för enkla eller medelhöga frågor, men den kan vara svag för komplexa indata eller frågor där sammanhanget är oklart, särskilt när frågan innefattar resonemang över flera system.

Agentic RAG hanterar däremot komplexa indata och erbjuder ett flexibelt och intelligent tillvägagångssätt. Agentic RAG kan anpassa hämtningen i realtid baserat på vad som hittas eller saknas. Agentic RAG kan hitta alternativa informationskällor genom att skriva om inmatningar för att förfina sammanhanget. Agentic RAG kan bryta ner komplexa uppgifter till enkla steg och tilldela dem till andra AI-verktyg. Tack vare sin struktur kan Agentic AI använda flera kunskapsbaser samtidigt.

Agentiska RAG-komponenter

Agentiska RAG-system har olika komponenter som skiljer sig från traditionella RAG-system. Agentic RAG är uppbyggt av modulära komponenter som samarbetar kring hämtning, resonemang, kunskapsbaser och respons. Agentic RAG-komponenter inkluderar:

• Router-agenter: Bestäm den bästa källan och det bästa verktyget för att ställa frågor.
• System med fleraagenter: Tilldela flera agenter för komplexa uppgifter.
• Planerande och resonerande agenter: Bryter ner användarens uppmaningar och bestämmer uppgiftssekvenser.
• Vektorförvar: Möjliggör snabb och korrekt hämtning.
• Kunskaps-LLM:er: Generera kontextmedvetna svar.
• API:er: Koppla agenter till interna system som CRM och kunskapsbaser.
• Agentminne: Hålla reda på tidigare steg och delat sammanhang mellan olika uppgifter.

Fördelar med Agentic RAG

Agentic RAG är ett mer funktionellt verktyg för företag än traditionell RAG, tack vare dess förmåga att utföra komplexa uppgifter och använda flera datakällor samtidigt. De viktigaste fördelarna med Agentic RAG (Retrieval-augmented generation) är bl.a:

• Smartare och mer relevanta svar
• Hantera komplexa och uppdelade arbetsuppgifter
• Anpassningsbar
• Modulär
• Tillgång till information i realtid

Bästa användningsfall och tillämpningar av Agentic RAG

Agentic Retrieval-augmented generation (RAG) är särskilt användbart i företagsmiljöer där kunskap är avgörande för att slutföra uppgifter och generera insikter. Låt oss tillsammans upptäcka de bästa användningsfallen för agentisk RAG.

Automatisering av arbetsflöden

Med Agentic RAG kan du spara tid genom att automatisera ditt företags eller din organisations arbetsflöden. Agentic RAG använder relevanta databaser för att slutföra uppgifter och arbetsflöden på ett korrekt sätt. På så sätt kan du vara säker på att de arbetsflöden du automatiserar alltid är tillförlitliga och uppfyller dina affärsstandarder.

Kunskapsstöd

Om du inte vill att dina anställda ska slösa tid på att söka efter dokument i olika kunskapsbas-system är Agentic RAG lösningen för dig. Med Agentic RAG kan dina medarbetare snabbt hitta information i alla databaser genom att ställa frågor. På så sätt kan de fokusera på sina kärnuppgifter och öka sin produktivitet istället för att slösa tid på att söka efter information.

Sammanställning och analys av dokument

Agentic RAGs kan skanna olika kunskapsbas-system för att sammanfatta alla dokument som är relaterade till din fråga och presentera dem för dig i några få meningar. Agentic RAGs kan också sammanfatta specifika dokument, generera ny information eller skapa insikter genom att sammanfatta alla kategoriserade dokument.

Forskning

Agentic RAG gör det enkelt för produkt- eller strategiteam att hämta information från flera olika dataset och kombinera relevant information för att generera nya och unika insikter. Medan denna process kan ta timmar, dagar eller veckor manuellt, eliminerar Agentic RAG det tunga lyftet och snabbar upp hela processen.

TextCortex - Utnyttja Agentic RAG

Om du letar efter en AI-assistent för företag som erbjuder Agentic RAG och som du kan integrera direkt med ditt företag, är TextCortex utformad för dig. TextCortex erbjuder kunskapsbaser, AI-agenter, Agentic RAG, en AI-assistent för konversation, flera LLM:er, automatisering av arbetsflöden och funktioner för skrivhjälp för företagsanvändare.

Med TextCortex kan du automatisera uppgifter på alla dina avdelningar, inklusive marknadsföring, ekonomi och personal, och använda AI-agenter för specifika arbetsflöden. Våra AI-agenter integreras med företagets många databaser för att samla in alla relevanta data och omvandla dem till information.

Med TextCortex kan du analysera dokument, datauppsättningar, kunskap och alla dina datakällor om vilket ämne som helst. TextCortex skannar alla dina kunskapsbaser, samlar in relevanta data för din fråga och analyserar dem för att generera insikter.

Om du vill förbättra dina anställdas prestationer och spara tid är ZenoChat, den konversationsbaserade AI-assistenten, en effektiv lösning för alla dina anställda. Med ZenoChat kan dina anställda hitta all sin data via Zeno, vilket sparar tid i stället för att manuellt söka efter den. Kolla in resultaten från en av våra fallstudier:

• Minskning av söktiden för intern expertis från minuter till sekunder
• 10-12% effektivare förslagsframtagning
• Medarbetarnas förtroende för att arbeta med AI förbättrades från 8/10 till 10/10
• Medarbetarnas entusiasm för AI ökade från 25% till 67%.
• 94% av medarbetarna uppger att AI förbättrar kvaliteten på deras arbete

Vanliga frågor och svar

Vad är skillnaden mellan simple RAG och agentic RAG?

Simple RAG låter stora språkmodeller generera utdata med hjälp av en specifik kunskapsbas och är effektiv för grundläggande eller intermediära frågor. Agentic RAG kan generera utdata med hjälp av flera kunskapsbaser och är effektiv för komplexa uppgifter i flera steg. TextCortex levereras t.ex. med Agentic RAG, som kan generera utdata med hjälp av flera databaser och automatisera arbetsflöden.

Vad är den agentiska RAG?

Agentic RAG är en implementering som gör det möjligt för stora språkmodeller att generera utdata med hjälp av flera databaser och endast samla in relevant information genom att analysera användarens inmatning.

Vad är den grundläggande förklaringen till RAG?

Retrieval-augmented generation (RAG) är processen för att optimera utdata från stora språkmodeller så att de kan använda en specifik kunskapsbas i stället för sina träningsdata. Medan grundläggande RAG kan generera utdata med hjälp av endast en specifik kunskapsbas, kan agentisk AI generera utdata med hjälp av flera kunskapsbaser och databaser.