Краткое содержание:
1. RAG против длинного контекста LLM: ложная дихотомия. Использование исключительно крупных контекстных окон в моделях глубокого обучения (LLM) имеет ограничения, такие как перегрузка информацией, ухудшение качества выводов и высокие вычислительные расходы.
Для решения этих проблем предлагается гибридный подход, сочетающий методы извлечения и синтеза (RAG) с возможностью обработки большого количества данных. Формируется концепция RAG 3.0 включает умное индексирование, адаптируемые алгоритмы извлечения и интегрированные модели знаний, что позволяет эффективно искать и анализировать важную информацию, улучшая точность и эффективность обработки запросов. Такой подход помогает достичь оптимального баланса между качеством результатов и ресурсоемкостью процессов.
2. RAG 3.0 предъявляет требования к современным информационным системам, среди которых выделяются масштабируемость инфраструктуры, высокая доступность, поддержка различных форматов данных и способность к обучению и саморазвитию. Важнейшей составляющей новой парадигмы является внедрение агентных систем, позволяющих обеспечить динамичное и адаптивное поведение платформы.
Агентный RAG выступает как ядро всей архитектуры, наделяя систему свойствами самостоятельного выбора оптимальной стратегии обработки запросов, отбора релевантных данных и автоматической коррекции действий. Такая структура значительно увеличивает надежность и продуктивность работы, сокращая риски появления галлюцинаций и ошибок. По сути, агентный RAG превращает RAG 3.0 в гибкую платформу, способную оперативно реагировать на изменения условий и потребностей пользователей.
3. Мультимодальный агентный RAG представляет собой эволюционное развитие классической парадигмы RAG, включающее в себя обработку различных типов данных и активное участие интеллектуальных агентов. Этот подход позволяет создавать системы, способные эффективно взаимодействовать с мультимедийными материалами, такими как изображения, аудио и видео, обеспечивая комплексное понимание контекста и высокий уровень детализации.
Ключевыми преимуществами являются интеграция различных способов извлечения информации, использование специализированного инструментария и формирование унифицированных индексов, что существенно расширяет функциональность и сферу применения систем. В результате мы получаем мощные инструменты для анализа и интерпретации сложных данных, применяемые в научных исследованиях, медицинской диагностике, финансовых операциях и многих других сферах.
