Academia de Engenharia de IA: 2.17 RAG (geração aprimorada de recuperação inteligente de vários documentos)

introdutório

Abordagem inteligente baseada no corpo para aprimorar a geração de aprimoramento de recuperação. Geração de aprimoramento de recuperação inteligente com agente multidocumento. RAG, Recuperação Augmented Generation) é um método avançado de recuperação e geração de informações que combina as vantagens de tecnologias como processamento de vários documentos, sistemas de corpos inteligentes e Modelagem de Linguagem Grande (LLM). A abordagem tem o objetivo de abordar as limitações dos sistemas tradicionais de Geração Aumentada de Recuperação (RAG), introduzindo corpora inteligentes, especialmente para o processamento de consultas complexas em vários documentos.

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

locomotiva

Embora os sistemas tradicionais de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) sejam bons para recuperar informações relevantes de um único documento, eles geralmente enfrentam os seguintes desafios:

1. Tratamento de consultas em vários documentos
2. Comparar e contrastar informações de diferentes fontes
3. Fornecer respostas com base na relevância contextual e levando em conta as relações entre os documentos
4. Recuperação eficiente de informações de conjuntos de dados grandes e diversificados

Multi-Document Agentic RAG (Geração aprimorada de recuperação inteligente de vários documentos) Esses desafios foram superados com a introdução de inteligências especializadas em documentos e inteligências de alto nível que podem fornecer respostas mais abrangentes e detalhadas às consultas dos usuários.

Detalhes do método

Pré-processamento de documentos e construção de armazenamento de vetores

1. Importação de documentosProcessamento do documento de origem: Processe o documento de origem e divida-o em partes menores e gerenciáveis.
2. Gerar vetor de incorporação (incorporação)Vetores de incorporação: crie vetores de incorporação para cada fragmento de texto.
3. armazenamento de vetoresArmazenamento de vetores incorporados em bancos de dados de vetores para recuperação eficiente.
4. Criação de índicesCrie um índice vetorial e um índice resumido para cada documento.

Fluxo de trabalho de RAG (MDA) com vários documentos

1. Criação de inteligência de documentosCrie inteligências dedicadas para cada documento que tenham acesso às seguintes ferramentas:
   a. Mecanismo de consulta baseado em vetores para recuperação semântica em documentos
   b. Mecanismo de consulta de resumo para gerar resumos de documentos
2. Configuração do órgão de inteligência de nível superiorCriar uma inteligência mestre que possa acessar e coordenar todas as inteligências de documentos.
3. processamento de consultasInteligências de nível superior: As inteligências de nível superior analisam a consulta do usuário e determinam as inteligências de documentos a serem invocadas.
4. Pesquisa colaborativa de corpos inteligentes::
   a. Ativar inteligências de documentos relevantes com base na consulta.
   b. Cada inteligência executa tarefas de recuperação ou resumo, conforme necessário.
5. Informações resumidasInteligências de nível superior: As inteligências de nível superior coletam e integram informações de várias inteligências de documentos.
6. Gerar respostasGeração de respostas abrangentes usando informações sintetizadas e consultas de usuários por meio de um Modelo de Linguagem Ampla (LLM).
7. Otimização iterativaSe necessário, o sistema pode executar vários ciclos de pesquisa e geração para otimizar a resposta final.

Principais recursos da geração aprimorada para recuperação inteligente de vários documentos

1. Inteligência especializada em documentosCada documento tem sua própria inteligência individual, garantindo um processo de recuperação focado e eficiente.
2. estrutura hierárquica de corpos inteligentesRaciocínio contextual em vários documentos por meio da coordenação de inteligências de nível superior.
3. Consulta flexívelSuporte para consultas factuais específicas e exploração temática ampla em vários documentos.
4. Seleção dinâmica de ferramentasInteligência de nível superior: As inteligências de nível superior selecionam automaticamente a ferramenta mais adequada (recuperação de vetor ou geração de resumo) com base em diferentes subconsultas.
5. Análise de informações entre documentosSuporte para comparar e sintetizar informações entre vários documentos.

Vantagens do método

1. Aprimorando a compreensão contextualPor meio da colaboração de várias inteligências de documentos, o sistema é capaz de fornecer respostas contextualmente mais relevantes.
2. Aprimoramento das habilidades analíticas comparativasCapacidade de comparar facilmente informações em vários documentos ou tópicos.
3. Altamente escalávelProcessamento eficiente de conjuntos de dados grandes e diversificados por meio de projeto de corpo inteligente distribuído.
4. Flexibilidade e adaptabilidadePode atender a diferentes tipos de consultas, desde a verificação específica de fatos até a exploração aberta de documentos cruzados.
5. Reduzindo o fenômeno das ilusões de modelagemArquitetura do corpo multiinteligente: A arquitetura do corpo multiinteligente ajuda a aumentar a autenticidade e a precisão do LLM por meio da verificação de informações de várias fontes.

chegar a um veredicto

Multi-Document Agentic RAG (Geração aprimorada de recuperação inteligente de vários documentos) É um grande avanço no campo das técnicas de geração aprimoradas por recuperação. Ele oferece uma solução mais detalhada, contextualmente relevante e dimensionável para a recuperação e geração de informações, combinando a abordagem de corpo inteligente com as técnicas tradicionais de RAG. O método oferece novas possibilidades para a criação de sistemas de IA mais inteligentes e responsivos, especialmente no tratamento de consultas de informações complexas e de várias fontes, o que demonstra um grande potencial.