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

introductif

Approche intelligente basée sur le corps pour améliorer la génération d'amélioration de la recherche. Génération intelligente d'amélioration de la recherche multi-documents. RAG, Récupération Génération augmentée) est une méthode avancée de recherche et de génération d'informations qui combine les avantages de technologies telles que le traitement multi-documents, les systèmes de corps intelligents et la modélisation des langues étendues (LLM). L'approche vise à remédier aux limites des systèmes traditionnels de génération augmentée de recherche (RAG) en introduisant des corpus intelligents, en particulier pour le traitement de requêtes complexes à travers de multiples documents.

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

locomotive

Si les systèmes traditionnels de génération augmentée de recherche (RAG) permettent de récupérer des informations pertinentes à partir d'un seul document, ils se heurtent généralement aux difficultés suivantes :

1. Traiter des requêtes portant sur plusieurs documents
2. Comparer et opposer des informations provenant de sources différentes
3. Fournir des réponses basées sur la pertinence contextuelle et en tenant compte des relations entre les documents
4. Recherche efficace d'informations dans des ensembles de données vastes et diversifiés

Multi-Document Agentic RAG (Multi-Document Intelligent Retrieval Enhanced Generation) Ces défis ont été surmontés par l'introduction d'intelligences documentaires spécialisées et d'intelligences de haut niveau capables de fournir des réponses plus complètes et plus détaillées aux requêtes des utilisateurs.

Détails de la méthode

Prétraitement des documents et construction de magasins de vecteurs

1. Importation de documentsLe traitement du document source : Traiter le document source et le diviser en morceaux plus petits et plus faciles à gérer.
2. Générer le vecteur d'intégration (intégration)Création de vecteurs d'intégration pour chaque fragment de texte.
3. stockage vectorielLa recherche de vecteurs : Stockage de vecteurs intégrés dans des bases de données vectorielles pour une récupération efficace.
4. Création d'un indiceCréation d'un index vectoriel et d'un index récapitulatif pour chaque document.

Flux de travail du RAG agentique multi-documents (MDA)

1. Création d'intelligence documentaireLes documents de travail : Créer des intelligences dédiées pour chaque document qui ont accès aux outils suivants :
   a. Moteur d'interrogation vectoriel pour la recherche sémantique dans les documents
   b. Moteur de recherche de résumés pour générer des résumés de documents
2. Configuration de l'organe de renseignement de haut niveauCréer une intelligence maîtresse qui puisse accéder à toutes les intelligences documentaires et les coordonner.
3. traitement des requêtesLes intelligences de premier niveau analysent la requête de l'utilisateur et déterminent les intelligences de document à invoquer.
4. Recherche collaborative sur le corps intelligent: :
   a. Activer les intelligences documentaires pertinentes en fonction de la requête.
   b. Chaque service de renseignement effectue des tâches de recherche ou de synthèse selon les besoins.
5. Informations sommairesLes intelligences de haut niveau collectent et intègrent des informations provenant de plusieurs intelligences documentaires.
6. Générer des réponsesLes résultats de l'étude sont les suivants : générer des réponses complètes à l'aide d'informations synthétisées et de requêtes d'utilisateurs par le biais d'un modèle de langage étendu (LLM).
7. Optimisation itérativeSi nécessaire, le système peut effectuer plusieurs cycles de recherche et de génération afin d'optimiser la réponse finale.

Principales caractéristiques de la génération améliorée pour la recherche intelligente de documents multiples

1. Intelligence documentaire spécialiséeChaque document est doté d'une intelligence propre, ce qui garantit un processus de recherche ciblé et efficace.
2. structure hiérarchique des organismes intelligentsLe système de gestion de l'information : raisonnement contextuel à travers de multiples documents grâce à la coordination des intelligences de haut niveau.
3. Demande de renseignements sur la flexibilitéLes services d'aide à la décision : Prise en charge des requêtes factuelles spécifiques et de l'exploration thématique large à travers de multiples documents.
4. Sélection dynamique des outilsLes intelligences de haut niveau sélectionnent automatiquement l'outil le plus approprié (recherche de vecteurs ou génération de résumés) en fonction des différentes sous-requêtes.
5. Analyse d'informations croisées entre documentsLes documents de l'UE : aide à la comparaison et à la synthèse d'informations entre plusieurs documents.

Avantages de la méthode

1. Améliorer la compréhension du contexteLe système est capable de fournir des réponses plus pertinentes en fonction du contexte grâce à la collaboration de plusieurs intelligences documentaires.
2. Améliorer les compétences analytiques comparativesLa capacité de comparer facilement des informations entre plusieurs documents ou sujets.
3. Hautement modulableLa conception d'un corps intelligent distribué : Traitement efficace d'ensembles de données vastes et diversifiés par le biais de la conception d'un corps intelligent distribué.
4. Flexibilité et adaptabilitéLes services d'aide à la décision : Ils peuvent répondre à différents types de requêtes, allant de la vérification spécifique des faits à l'exploration ouverte de documents croisés.
5. Réduire le phénomène des illusions de modélisationL'architecture de l'organisme multi-intelligent permet d'améliorer l'authenticité et l'exactitude du LLM grâce à la vérification d'informations provenant de sources multiples.

rendre un verdict

Multi-Document Agentic RAG (Multi-Document Intelligent Retrieval Enhanced Generation) Il s'agit d'une avancée majeure dans le domaine des techniques de génération améliorées par la recherche d'informations. Elle fournit une solution plus détaillée, contextuellement pertinente et évolutive pour la recherche et la génération d'informations en combinant l'approche du corps intelligent avec les techniques traditionnelles de RAG. La méthode offre de nouvelles possibilités pour construire des systèmes d'intelligence artificielle plus intelligents et plus réactifs, en particulier pour traiter des requêtes d'informations complexes et multi-sources, ce qui présente un grand potentiel.