Agentic RAG: Intelligente Wissensabfrage für LLMs
Dieser Blogartikel wurde automatisch erstellt (und übersetzt). Er basiert auf dem folgenden Original, das ich für die Veröffentlichung auf diesem Blog ausgewählt habe:
The Future of RAG is Agentic – Learn this Strategy NOW – YouTube.
Agentic RAG: Intelligente Wissensabfrage für LLMs
Retrieval Augmented Generation (RAG) hat sich als Standardmethode etabliert, um Large Language Models (LLMs) mit externem Wissen anzureichern. Gerade in der generativen KI ist es eine bewährte Methode. RAG wird genutzt, um LLMs zu Experten in einem bestimmten Bereich zu machen. Allerdings offenbaren sich bei der praktischen Implementierung von RAG oft Schwächen. Falsche Suchergebnisse und die Nichtbeachtung des zusätzlichen Kontexts durch das LLM sind typische Probleme.
Diese Herausforderungen haben zu intensiver Forschung geführt, um RAG zu verbessern. Es existieren bereits verschiedene Strategien wie Re-Ranking oder Query Expansion. Der Ansatz des "Agentic RAG" erweist sich jedoch als besonders vielversprechend.
Was ist Agentic RAG?
Im Gegensatz zum klassischen RAG, bei dem der Prozess in einem Durchgang abläuft, integriert Agentic RAG die Wissensabfrage als Werkzeug in den Agenten. Dies ermöglicht es dem Agenten, intelligent zu entscheiden, wo er nach Informationen sucht, und verschiedene Vektor-Datenbanken zu nutzen.
Klassisches RAG
- Eine Wissensdatenbank mit Dokumenten wird in handliche Chunks zerlegt.
- Diese Chunks werden mithilfe eines Embedding-Modells in Vektoren umgewandelt.
- Die Vektoren werden in einer Vektordatenbank gespeichert.
- Eine Nutzeranfrage wird ebenfalls in einen Vektor umgewandelt.
- Mittels Vektor-Mathematik werden die relevantesten Dokumente gefunden und dem LLM als Kontext zur Verfügung gestellt.
- Das LLM generiert eine Antwort basierend auf der Anfrage und dem Kontext.
Der Nachteil des klassischen RAG ist, dass der Agent den erhaltenen Kontext nicht bewerten oder verbessern kann. Es gibt keine Möglichkeit, zu erkennen, ob der Kontext ausreichend ist oder ob eine neue Suche erforderlich ist.
Agentic RAG
Agentic RAG hingegen stellt RAG als Werkzeug zur Verfügung, mit dem der Agent interagieren kann. Anstatt nur einen Durchgang zu haben, in dem Kontext aus der Vektordatenbank abgerufen wird, kann der Agent verschiedene Vektordatenbanken durchsuchen und weitere Tools verwenden, um die Wissensbasis intelligent zu nutzen. Basierend auf der Frage des Benutzers kann ein Agent argumentieren, wo er das Wissen findet, das er benötigt.
Die Vorteile von Agentic RAG
- Intelligente Exploration der Daten: Der Agent kann intelligent entscheiden, wo er nach Informationen sucht.
- Flexibilität: Der Agent kann verschiedene Tools zur Wissensabfrage nutzen.
- Verbesserte Ergebnisse: Durch die Fähigkeit, den Suchprozess zu steuern, liefert Agentic RAG konsistentere und genauere Ergebnisse.
Beispielanwendung
Ein Pydantic AI Agent kann durch Agentic RAG intelligenter auf die Dokumentation zugreifen. Statt nur eine allgemeine Suche durchzuführen, kann der Agent:
- Eine Liste der verfügbaren Dokumentationsseiten abrufen.
- Anhand des Titels entscheiden, welche Seite relevant ist.
- Den Inhalt der relevanten Seite abrufen.
Fazit
Agentic RAG stellt einen signifikanten Fortschritt gegenüber dem klassischen RAG dar. Durch die Integration der Wissensabfrage als Werkzeug in den Agenten wird eine intelligentere und flexiblere Nutzung von Wissensdatenbanken ermöglicht. Dies führt zu konsistenteren und genaueren Ergebnissen und eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen. Die Fähigkeit des Agenten, den Suchprozess intelligent zu steuern, ist der Schlüssel zu einer effektiven Nutzung von Wissen.