langgraph的自适应抹布系统指南

自适应抹布：一种更聪明的问答方法

大型语言模型（LLMS）在基于培训数据的回答问题方面表现出色，但是此固定知识基础限制了他们提供当前或高度特定信息的能力。检索增强的生成（RAG）通过允许LLM访问外部数据来解决这一问题，但甚至在复杂的查询中挣扎着挣扎。自适应抹布提供了出色的解决方案。

自适应抹布动态选择了回答问题，从直接LLM响应，单个数据查找，多个数据查找甚至Web搜索中选择的最佳策略。分类器评估问题的复杂性，以确定最合适的方法。

自适应抹布采用三种核心答案策略：

• 直接的回答：对于简单的问题，LLM利用其内部知识，在没有外部数据检索的情况下提供了快速答案。
• 单步方法：对于适度复杂的问题，系统从单个外部来源中检索信息，平衡速度和准确性。
• 多步进方法：对于最复杂的问题，该系统会咨询多个来源，并构建了全面且细微的回答。

（与其他抹布方法相比，图像显示自适应抹布的较高速度和性能）

为什么自适应抹布很出色：

自适应抹布的灵活性使其能够有效地分配资源，优化处理能力并迅速提供精确的答案。它的适应性性质，基于问题的复杂性，可以最大程度地减少过时或普遍的回答的风险，从而确保当前，具体和可靠的答案。这种适应性大大提高了准确性。

自适应抹布建筑：

自适应抹布是一种精致的抹布架构，旨在增强LLM查询处理。它根据查询复杂性动态调整其答案策略。分类器评估查询并选择最佳方法：直接，单步检索或多步检索。

（图片说明自适应抹布的决策过程）

（图像将自适应抹布与单步和多步方法进行比较）

用Langgraph构建自适应抹布系统：

本节详细介绍了使用Langgraph框架构建自适应RAG应用程序。应用程序将用户问题路由到最合适的数据源（矢量数据库或Web搜索）。关键组件包括：

1. 文档索引：使用Chromadb（Langchain中的向量数据库）索引文档，从而有效地检索了相关信息。
2. 路由：一个问题路由器将每个查询引导到最佳数据源。
3. 检索分级机：评估检索文件的相关性。
4. 生成：结合提示，LLM和检索数据以生成答案。
5. 幻觉分级器：验证生成响应的事实准确性。
6. 答案分手：评估回答是否完全回答了问题。
7. 问题改写者：完善问题以改进检索。
8. Web搜索：使用Tavily Search等工具执行Web搜索。
9. 图表： Langgraph可视化应用程序的工作流程。

（描绘系统体系结构的图像）

（图片说明工作流程）

实现步骤（在原始文本中详细介绍，此处省略了简洁）。

结论：

自适应抹布系统代表了提问AI的重大进步。通过动态适应问题的复杂性，与传统方法相比，它们实现了较高的速度和准确性。自适应抹布的灵活性和适应性，结合Langgraph等框架，为更有效和用户友好的AI应用程序铺平了道路。随着AI的不断发展，自适应抹布将在能够以更高的精确度和效率理解和响应复杂人类查询的系统中起着至关重要的作用。

以上是langgraph的自适应抹布系统指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！