Academia de Ingeniería de la IA: 2.17 Multi-Document Agentic RAG (Multi-Document Intelligent Retrieval Enhanced Generation)

introducción

Intelligent Body Based Approach to Enhance Retrieval Enhancement Generation. Multi-Document Agentic Intelligent Retrieval Enhancement Generation. RAG, Recuperación Augmented Generation) es un método avanzado de recuperación y generación de información que combina las ventajas de tecnologías como el procesamiento de múltiples documentos, los sistemas de corpus inteligentes y el Large Language Modelling (LLM). El enfoque pretende abordar las limitaciones de los sistemas tradicionales de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) mediante la introducción de corpus inteligentes, especialmente para procesar consultas complejas a través de múltiples documentos.

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

locomotora

Aunque los sistemas tradicionales de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) son buenos para recuperar información relevante de un solo documento, suelen enfrentarse a los siguientes retos:

1. Gestión de consultas en varios documentos
2. Comparar y contrastar información procedente de distintas fuentes
3. Proporcionar respuestas basadas en la pertinencia contextual y teniendo en cuenta las relaciones entre documentos.
4. Recuperación eficaz de información de conjuntos de datos grandes y diversos

Multi-Document Agentic RAG (Generación mejorada de búsqueda inteligente de documentos múltiples) Estos retos se han superado con la introducción de inteligencias documentales especializadas e inteligencias de alto nivel que pueden ofrecer respuestas más completas y detalladas a las consultas de los usuarios.

Detalles del método

Preprocesamiento de documentos y construcción de almacenes vectoriales

1. Importación de documentosProcesar el documento fuente y dividirlo en partes más pequeñas y manejables.
2. Generar vector de incrustación (Embedding): Crea vectores de incrustación para cada fragmento de texto.
3. almacenamiento vectorial: Almacenamiento de vectores incrustados en bases de datos vectoriales para una recuperación eficaz.
4. Creación de índicesCrear un índice vectorial y un índice sintético para cada documento.

Flujo de trabajo RAG multidocumento (MDA)

1. Creación de inteligencia documental: Crear inteligencias dedicadas para cada documento que tengan acceso a las siguientes herramientas:
   a. Motor de consulta vectorial para la recuperación semántica de documentos
   b. Motor de consulta de resúmenes para generar resúmenes de documentos
2. Configuración del órgano superior de inteligenciaInteligencia documental: Crear una Inteligencia maestra que pueda acceder y coordinar todas las Inteligencias documentales.
3. procesamiento de consultasLas inteligencias de nivel superior analizan la consulta del usuario y determinan las inteligencias documentales que deben invocarse.
4. Búsqueda colaborativa en el cuerpo inteligente::
   a. Activar las inteligencias de documentos pertinentes en función de la consulta.
   b. Cada inteligencia realiza tareas de recuperación o resumen según sea necesario.
5. Información resumida: Las inteligencias de nivel superior recogen e integran información procedente de múltiples inteligencias documentales.
6. Generar respuestasGeneración de respuestas exhaustivas a partir de información sintetizada y consultas de los usuarios mediante un modelo de lenguaje amplio (LLM).
7. Optimización iterativaSi es necesario, el sistema puede realizar múltiples ciclos de búsqueda y generación para optimizar la respuesta final.

Características principales de la generación mejorada para la recuperación inteligente de documentos múltiples

1. Inteligencia documental especializadaCada documento tiene su propia inteligencia independiente, lo que garantiza un proceso de recuperación centrado y eficaz.
2. estructura jerárquica de los organismos inteligentes: Razonamiento contextual a través de múltiples documentos mediante la coordinación de inteligencias de alto nivel.
3. Consulta flexibleSoporte para consultas específicas de hechos y exploración temática amplia a través de múltiples documentos.
4. Selección dinámica de herramientasLas inteligencias de alto nivel seleccionan automáticamente la herramienta más adecuada (recuperación de vectores o generación de resúmenes) en función de las distintas subconsultas.
5. Análisis de información entre documentos: Soporte para comparar y sintetizar información entre múltiples documentos.

Ventajas del método

1. Mejorar la comprensión contextualGracias a la colaboración de múltiples inteligencias documentales, el sistema es capaz de ofrecer respuestas más pertinentes desde el punto de vista contextual.
2. Mejorar la capacidad de análisis comparativoLa capacidad de comparar fácilmente información entre varios documentos o temas.
3. Alta escalabilidad: Procesamiento eficiente de conjuntos de datos grandes y diversos mediante el diseño de cuerpos inteligentes distribuidos.
4. Flexibilidad y adaptabilidadEl sistema permite realizar distintos tipos de consultas, desde la comprobación de hechos concretos hasta la exploración abierta de documentos.
5. Reducir el fenómeno de las ilusiones de modeladoLa arquitectura del cuerpo multiinteligente ayuda a mejorar la autenticidad y precisión del LLM mediante la verificación de la información de múltiples fuentes.

llegar a un veredicto

Multi-Document Agentic RAG (Generación mejorada de búsqueda inteligente de documentos múltiples) Se trata de un gran avance en el campo de las técnicas de generación mejoradas por recuperación. Proporciona una solución más detallada, contextualmente relevante y escalable para la recuperación y generación de información al combinar el enfoque del cuerpo inteligente con las técnicas tradicionales de GAR. El método ofrece nuevas posibilidades para construir sistemas de IA más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta, especialmente en el manejo de consultas de información complejas y de múltiples fuentes, lo que demuestra un gran potencial.