Évolution du chiffon, Long Context LLMS To Agent Rag - Analytics Vidhya

Cet article explore l'évolution des modèles d'IA, en se concentrant sur la transition des LLM traditionnels à la génération (RAG) (RAG) (RAG) et enfin de la récupération. Il met en évidence les limites des LLM traditionnelles dans l'exécution des actions réelles et les progrès offerts par le chiffon et le chiffon agentique pour s'attaquer à ces limites.

Avansions clés couvertes:

• De LLMS à RAG: L'article détaille comment RAG améliore les LLM en intégrant des bases de connaissances externes, conduisant à des réponses plus précises et contextuellement riches. Il explique le processus de gestion des requêtes, de récupération des informations et de génération de réponse dans un système de chiffon.

• L'émergence de chiffon agentique: le chiffon agentique s'appuie sur le chiffon en ajoutant une couche de prise de décision autonome. Cela permet au système non seulement de récupérer des informations, mais aussi de sélectionner et de sélectionner stratégiquement les outils appropriés pour optimiser les réponses et effectuer des tâches complexes.

• Améliorations de la technologie des chiffons: les progrès récents tels que l'amélioration des algorithmes de récupération, la mise en cache sémantique et l'intégration multimodale sont discutés, présentant le développement continu dans ce domaine.

• Comparaison des agents RAG et IA: une comparaison claire met en évidence les principales différences entre le RAG (axé sur l'augmentation des connaissances) et les agents de l'IA (axés sur l'action et l'interaction).

• Différences architecturales: un tableau fournit une comparaison concise des architectures de LLMS de contexte long, de chiffon et de chiffon agentique, soulignant leurs composants et capacités distinctes. L'article explique les avantages du LLMS de contexte long dans la gestion du texte étendu, tout en mettant en évidence la rentabilité de RAG.

• Auto-route: une approche hybride: L'article introduit l'auto-route, un système hybride qui combine des LLM de chiffon et de contexte long pour atteindre un équilibre entre le coût et les performances. Il achemine dynamiquement les requêtes vers RAG ou le long contexte LLM basé sur la complexité. Cela offre une solution pratique pour divers types de requête.

L'article se termine en résumant les principales différences et les cas d'utilisation pour chaque type de modèle, soulignant que le choix optimal dépend des besoins d'application spécifiques et des contraintes de ressources. Une section FAQ clarifie encore les concepts clés.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!