AI Engineering Academy: 2.17 Multi-Document Agentic RAG (Multi-Document Intelligent Retrieval Enhanced Generation)

Einführung

Intelligenter körperbasierter Ansatz zur Verbesserung der Retrieval Enhancement Generation. Multi-Document Agentic Intelligent Retrieval Enhancement Generation. RAG, Abruf Augmented Generation) ist eine fortschrittliche Methode der Informationsbeschaffung und -generierung, die die Vorteile von Technologien wie der Verarbeitung mehrerer Dokumente, intelligenten Körpersystemen und Large Language Modelling (LLM) kombiniert. Der Ansatz zielt darauf ab, die Beschränkungen traditioneller Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systeme durch die Einführung intelligenter Korpora zu überwinden, insbesondere für die Verarbeitung komplexer Abfragen über mehrere Dokumente hinweg.

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/12_Agnetic_RAG

Lokomotive

Herkömmliche Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systeme sind zwar gut in der Lage, relevante Informationen aus einem einzelnen Dokument abzurufen, doch stehen sie in der Regel vor folgenden Herausforderungen:

1. Bearbeitung von Abfragen über mehrere Dokumente hinweg
2. Informationen aus verschiedenen Quellen vergleichen und gegenüberstellen
3. Antworten auf der Grundlage kontextueller Relevanz und unter Berücksichtigung der Beziehungen zwischen den Dokumenten geben
4. Effizientes Abrufen von Informationen aus großen, vielfältigen Datensätzen

Multi-Document Agentic RAG (Multi-Document Intelligent Retrieval Enhanced Generation) Diese Herausforderungen wurden durch die Einführung von spezialisierten Dokumentenintelligenzen und Top-Level-Intelligenzen überwunden, die in der Lage sind, umfassendere und detailliertere Antworten auf Benutzeranfragen zu geben.

Details zur Methode

Vorverarbeitung von Dokumenten und Konstruktion von Vektorspeichern

1. Dokument-ImportVerarbeiten Sie das Ausgangsdokument und unterteilen Sie es in kleinere, überschaubare Teile.
2. Einbettungsvektor generieren (Einbettung)Erstellen von Einbettungsvektoren für jedes Textfragment.
3. VektorspeicherSpeicherung von eingebetteten Vektoren in Vektordatenbanken für einen effizienten Abruf.
4. Index-ErstellungErstellen eines Vektorindexes und eines zusammenfassenden Indexes für jedes Dokument.

Multi-Dokumenten-Agenten-RAG (MDA) Arbeitsablauf

1. Erstellung von Dokumenten-IntelligenzErstellen Sie für jedes Dokument eigene Intelligenzen, die Zugang zu den folgenden Tools haben:
   a. Vektorbasierte Suchmaschine für die semantische Suche in Dokumenten
   b. Abfragemaschine zur Erstellung von Dokumentenzusammenfassungen
2. Top Level Intelligence Body SetupErstellen Sie eine Master-Intelligenz, die auf alle Dokument-Intelligenzen zugreifen und diese koordinieren kann.
3. AnfragebearbeitungDie Top-Level-Intelligenzen analysieren die Benutzeranfrage und bestimmen die aufzurufenden Dokument-Intelligenzen.
4. Intelligente Stelle Kollaborative Suche::
   a. Aktivieren Sie relevante Dokument-Intelligenzen auf der Grundlage der Abfrage.
   b. Jede Intelligenz führt je nach Bedarf Abruf- oder Zusammenfassungsaufgaben aus.
5. Zusammenfassende InformationenDie Top-Level-Intelligenzen sammeln und integrieren Informationen aus mehreren Dokumentenintelligenzen.
6. Antworten generierenGenerierung umfassender Antworten mit Hilfe von synthetisierten Informationen und Benutzeranfragen durch ein Large Language Model (LLM).
7. Iterative OptimierungFalls erforderlich, kann das System mehrere Such- und Generierungszyklen durchführen, um die endgültige Antwort zu optimieren.

Hauptmerkmale der verbesserten Generierung für die intelligente Suche nach mehreren Dokumenten

1. Spezialisierte Document IntelligenceJedes Dokument hat seine eigene individuelle Intelligenz, was einen gezielten und effizienten Abrufprozess gewährleistet.
2. hierarchischer Aufbau intelligenter EinrichtungenKontextuelles Denken über mehrere Dokumente hinweg durch die Koordination von Top-Level-Intelligenzen.
3. Flexible AnfrageUnterstützung für spezifische Sachabfragen und thematisch breit angelegte Recherchen über mehrere Dokumente hinweg.
4. Dynamische WerkzeugauswahlDie Top-Level-Intelligenz wählt automatisch das am besten geeignete Werkzeug (Vektorabfrage oder Erstellung von Zusammenfassungen) auf der Grundlage der verschiedenen Unterabfragen.
5. Dokumentenübergreifende InformationsanalyseUnterstützung für den Vergleich und die Synthese von Informationen zwischen mehreren Dokumenten.

Vorteile der Methode

1. Förderung des kontextuellen VerständnissesDurch die Zusammenarbeit mehrerer Dokumentenintelligenzen ist das System in der Lage, kontextbezogenere Antworten zu geben.
2. Verbesserung der vergleichenden analytischen FähigkeitenDie Möglichkeit, Informationen über mehrere Dokumente oder Themen hinweg einfach zu vergleichen.
3. Hochgradig skalierbarEfficient processing of large and diverse datasets through distributed intelligent body design.
4. Flexibilität und AnpassungsfähigkeitKann für verschiedene Arten von Abfragen verwendet werden, von der spezifischen Faktenüberprüfung bis zur offenen, dokumentenübergreifenden Suche.
5. Verringerung des Phänomens der ModellierungstäuschungenDie Multi-Intelligenz-Architektur hilft, die Authentizität und Genauigkeit von LLM durch die Überprüfung von Informationen aus mehreren Quellen zu verbessern.

zu einem Urteil gelangen

Multi-Document Agentic RAG (Multi-Document Intelligent Retrieval Enhanced Generation) Es ist ein bedeutender Fortschritt auf dem Gebiet der abrufgestützten Generierungstechniken. Sie bietet eine detailliertere, kontextuell relevante und skalierbare Lösung für die Informationsbeschaffung und -generierung, indem sie den intelligenten Körperansatz mit traditionellen RAG-Techniken kombiniert. Die Methode bietet neue Möglichkeiten für den Aufbau intelligenterer und reaktionsschnellerer KI-Systeme, insbesondere bei der Bearbeitung komplexer, aus mehreren Quellen stammender Informationsanfragen, die ein großes Potenzial aufweisen.