Opis programu RAG dla agentów
Tip
Aby uzyskać więcej szczegółów, zobacz kartę Tekst i obrazy .
Aby zrozumieć, dlaczego Foundry IQ reprezentuje tak znaczący postęp, musimy najpierw zbadać podstawowe wyzwania, z którymi borykają się prości agenci sztucznej inteligencji w środowiskach korporacyjnych i jak Retrieval Augmented Generation (RAG) pokonuje te ograniczenia.
Proste ograniczenia agenta sztucznej inteligencji
Prosti agenci sztucznej inteligencji stoją w obliczu znaczących wyzwań w środowiskach przedsiębiorstwa. Te ograniczenia uniemożliwiają im dostarczanie dokładnych, kontekstowych odpowiedzi, których organizacje potrzebują do krytycznych operacji biznesowych:
| Limitation | Wpływ | Example |
|---|---|---|
| Daty zakończenia aktualizacji wiedzy | Brak dostępu do ostatnich informacji | Nie można uzyskać pomocy dotyczącej nowo wydanych funkcji ani zaktualizowanych zasad |
| Dostęp do danych prywatnych | Tylko odpowiedzi ogólne | Brakujące procedury firmowe, wiedza na temat pomocy technicznej, specyfikacje produktów |
| Brak kontekstu | Nieistotne porady | Ignoruje określone wymagania dotyczące zabezpieczeń lub przepływy pracy zatwierdzania |
| Wygenerowane odpowiedzi | Zgodność i zagrożenia bezpieczeństwa | Pewnie brzmiące, ale nieprawidłowe informacje |
| Problemy ze skalowalnością | Zduplikowany wysiłek inżynieryjny | Każdy zespół ponownie kompiluje tę samą infrastrukturę RAG |
Te wyzwania stanowią realne bariery dla wdrażania sztucznej inteligencji w ustawieniach przedsiębiorstwa, gdzie dokładność i niezawodność nie są negocjowane.
Jak RAG rozwiązuje te problemy
Generowanie wspomagane pobieraniem (RAG) przekształca agentów, łącząc ich z zasobami wiedzy organizacyjnej w czasie rzeczywistym. To podejście architektoniczne zasadniczo zmienia sposób, w jaki agenci uzyskują dostęp do informacji i korzystają z nich, przechodząc z statycznych danych treningowych do dynamicznego pobierania wiedzy.
Proces RAG działa w trzech skoordynowanych krokach:
- Pobieranie: System wyszukuje bazy wiedzy dla odpowiedniej zawartości powiązanej z zapytaniem
- Rozszerzone: łączy pobraną zawartość z pytaniem użytkownika w celu zapewnienia kontekstu faktycznego
- Generuj: Agent tworzy odpowiedź przy użyciu zarówno danych treningowych, jak i pobranych informacji
W ramach tego procesu rag zapewnia trzy krytyczne korzyści dla sztucznej inteligencji przedsiębiorstwa:
- Aktualizacje w czasie rzeczywistym, które utrzymują agentów na bieżąco zgodnie z zasadami i procedurami bez konieczności ponownego przeszkalania.
- Przejrzystość źródła, która pokazuje użytkownikom dokładnie, które dokumenty stanowiły podstawę każdej odpowiedzi, budując zaufanie i umożliwiając weryfikację
- Ugruntowanie w faktach, które osadzają odpowiedzi w rzeczywistej treści organizacyjnej w celu wyeliminowania sfabrykowanych informacji i zapewnienia zgodności.
Podczas gdy RAG rozwiązuje problem wiedzy, budowanie go wymaga znacznej wiedzy technicznej. To tutaj pojawia się Microsoft Foundry IQ. Usługa Foundry IQ udostępnia gotową platformę wiedzy, która eliminuje złożoność niestandardowych implementacji RAG. Przyjrzyjmy się usłudze Foundry IQ w następnej lekcji.