代理抹布是什么？
RAG Agentic结合了传统违规的优势 – 大型语言模型（LLMS）在外部上下文中恢复了外部输出，而代理的决策和使用工具。与固定样式不同，Agentic Rag是大赦国际的机构，该机构规范了恢复，妇产科，进行查询和重复思维的计划。这些因素独立选择数据源，改进，召唤应用程序/工具编程，验证上下文的真实性以及循环中的自我纠正，直到产生最佳输出为止。结果更深，更准确，对代理可以在每个查询中适应动态工作流程的上下文的敏感答案。
为什么不只是香草的抹布呢？
Vanilla Rag在未指定的问题，多样思考和嘈杂的公司中苦苦挣扎。该经销商模式通过添加：
- 计划 /查询分析 （计划，然后重新计算）。
- 有条件的检索 （他决定 如果 需要从 任何 来源）。
- 自 /矫正戒指 （发现不良恢复并尝试替代方案）。
- 探索图 （发现/方法而不是平面搜索）。
使用案例和申请
Rat Agent rag发表在许多行业中，以解决打击传统作品要解决的复杂问题。
- 客户支持AI HelpDesks可以适应对客户环境及其需求的适应响应，更快的解决方案以及从以前的门票中学习以进行持续改进。
- 卫生保健：基于医学文献，患者记录，治疗说明的恢复和综合的证据的医生，提高了诊断和患者安全的准确性。
- 金融：通过思考组织更新和治疗数据来自动化组织合规性分析，风险管理和监视，这大大减少了手动努力。
- 教育个人学习是通过检索自适应内容和个人学习计划以及改善学生的参与和结果而提供的。
- 内部知识管理查找内部文档，验证，直接内部文档，并简化机构团队对重要信息的访问。
- 商业智能：通过利用外部数据和API集成与智能计划进行查询的优势，自动化了多步kpi分析，方向检测和报告生成。
- 科学研究：研究人员迅速帮助进行文学评论，提取愿景并削减手册审查的时间。
开源框架
- Langgraph（Langchain） 多效/代理工作的第一台状态机器；它包括 经纪人的抹布 教育计划（有条件检索，重新定义）。强烈控制步骤上的图线。
- Llamaindex – “策略 /数据代理代理”，用于计划和使用当前查询引擎之上的工具；可用的课程和烹饪书。
- 干草堆（DeepSet） – 代理商 +录音棚食谱，用于提供代理商，包括警察指导和网络下降。良好的跟踪，生产文件。
- DSPY LLM软件工程；因素的反应类似于检索和改进。适合您要识别和调整管道的差异。
- Microsoft GraphRag – 该方法得到了研究的支持，该研究构建了知识的图形图来发现叙述；开放材料和纸。一家混乱的公司的理想选择。
- 猛禽（斯坦福） 分层摘要树改善了一家长公司的检索。它是代理中的预分配阶段。
卖方/托管平台
- AWS BedRock代理商（代理商） – 具有安全性，内存，浏览器工具和门集成的多代理操作；旨在发布机构。
- Azure AI Foundry + Azure AI搜索 – 右抹布样式，索引和代理模具；它与Azure Openai助手的预览集成在一起。
- Google Vertex AI：抹布引擎和代理构建器 经理的巧合和代理商的工具；混合检索和代理模式。
- Nafidia Nemo – 恢复NIMS和 代理工具组 对于与工具有关的代表团队；与Langchain/LlamainDex集成。
- Colrie API代理 /工具 – 教育计划和为多阶段代理商的女孩建造原始工具。
代理商提供的主要好处
- 独立的多步骤： 代理计划并实施使用工具的最佳顺序并检索其以达到正确的答案。
- 取决于目标的工作流任务： 这些系统正在适应用户的目标，并克服了线性抹布管道的限制。
- 自定义和精致： 通过回收上下文和创建的输出的精度来验证代理，从而降低了幻觉。
- 多代理巧合： 复杂的查询由专业代理商协调和合作。
- 更大的适应和上下文理解的能力： 系统从用户反应中学习并适应各个领域和要求。
示例：选择主食
- 查找PDF和Wikis Long →llamaindex或langgraph +猛禽。可选图形层。
- 企业Heldsk →Haystack特工在警察指导和网络下降；或AWS基金会代理商的轨道和治理时间。
- 数据/BI助手 SQL工具变压器的DSPY（软件因素）； Azure/顶点右侧和监视Scotness。
- 高安全性生产 →BedRock AgentCore，Azure AI Foundry，以统一记忆门，身份和工具。
Agentic Rag重新定义了AI Tollyth的可能性，将传统的作品转换为动态，适应性和非常集成的系统，以使用机构，研究和使用开发人员。
问题和答案1：什么使一块布与传统抹布不同？
RAG Agentic添加了独立的思考，计划和使用该工具来生成检索，允许AI改进查询，从多个来源合成信息以及自我纠正，而不仅仅是带来和总结数据。
常见问题2：代理商的主要应用是什么？
代理抹布广泛用于客户支持，对医疗保健决策，财务分析，商业智能，知识管理，研究，研究和卓越的复杂任务的支持，这些任务需要多个步骤思维以及动态环境的整合。
常见问题3： 代理抹布如何提高准确性？
抹布的因素可以通过经常查询多个数据源并改善其输出来验证上下文和恢复的响应，这有助于减少基本管道中的常见错误和幻觉。
常见问题4：代理订单可以发表还是在云中发布？
大多数框架都提供本地发布选项和云发布选项，支持安全需求以及与特殊数据库以及灵活体系结构选项的外部应用程序编程接口的平滑集成。
Michal Vasttter是Badova大学的数据科学硕士学位的数据科学专家。凭借在统计分析，自动学习和数据工程方面的坚实基础，Michal优于将复杂的数据组转换为可实现的愿景。
