ایجاد یک عامل RAG: راهنمای گام به گام

انگیزه

چت بات ها یکی از محبوب ترین برنامه های کاربردی مدل های زبان بزرگ (LLM) هستند. اغلب، پایگاه دانش داخلی یک LLM برای پاسخ به سؤالات کاربران کافی است. با این حال، در آن موارد، مدل ممکن است پاسخ‌های منسوخ، نادرست یا بیش از حد عمومی را زمانی که ویژگی مورد انتظار است، ایجاد کند. این چالش ها را می توان تا حدی با تکمیل LLM با یک پایگاه دانش خارجی و به کارگیری تکنیک تولید افزوده بازیابی (RAG) برطرف کرد.

\ با این حال، اگر پرس و جوهای کاربر پیچیده هستند، ممکن است لازم باشد کار را به چندین بخش فرعی تقسیم کنیم. در چنین مواردی، تنها تکیه بر تکنیک RAG ممکن است کافی نباشد و ممکن است استفاده از عوامل مورد نیاز باشد.

مفهوم اساسی عامل ها شامل استفاده از یک مدل زبان برای تعیین توالی اقدامات (از جمله استفاده از ابزارهای خارجی) و ترتیب آنها است. یکی از اقدامات ممکن می تواند بازیابی داده ها از یک پایگاه دانش خارجی در پاسخ به درخواست کاربر باشد. در این آموزش، ما یک Agent ساده را توسعه خواهیم داد که به چندین منبع داده دسترسی دارد و در صورت نیاز، بازیابی داده ها را فراخوانی می کند. ما از یک چارچوب دینگو استفاده خواهیم کرد که امکان توسعه خطوط لوله LLM و عوامل مستقل را فراهم می کند.

:::info برای دنبال کردن این آموزش، آشنایی اولیه با چارچوب RAG لازم است.

:::

RAG Agent Architecture و…

سئو PBN | خبر های جدید سئو و هک و سرور