Panduan untuk Membina Sistem Rag Agentik dengan LangGraph

Artikel ini meneroka sistem Generasi Tambahan (RAG) pengambilan semula dan bagaimana ejen AI dapat meningkatkan keupayaan mereka. Sistem kain tradisional, sementara berguna untuk memanfaatkan data perusahaan tersuai, mengalami batasan seperti kekurangan data masa nyata dan potensi untuk pengambilan dokumen yang tidak relevan. Panduan ini mencadangkan sistem RAG pembetulan agentik untuk menangani kekurangan ini.

Peningkatan teras terletak pada menggabungkan ejen AI untuk menguruskan aliran kerja yang lebih canggih. Ini melibatkan:

• Penggredan Dokumen: LLM menilai kaitan dokumen yang diambil ke pertanyaan pengguna.
• Penulisan semula pertanyaan dan carian web: Jika dokumen yang tidak relevan dikenalpasti, pertanyaan itu dibangkitkan semula, dan carian web (menggunakan alat seperti API Search Tavily) mengambil maklumat terkini.
• Integrasi Langgraph: Seluruh proses dirancang menggunakan Langgraph, rangka kerja untuk membina agen AI, mewujudkan aliran kerja kitaran yang menggabungkan pengetahuan statik dengan data web masa nyata.

Seni bina terperinci, menunjukkan bagaimana sistem mengalir antara pengambilan dokumen, penggredan kaitan, penghalusan pertanyaan, carian web (jika perlu), dan penjanaan jawapan akhir. Pelaksanaan praktikal menggunakan Langchain, embeddings OpenAI, dan API Carian Tavily disediakan. Kod merangkumi:

• Pemasangan Ketergantungan.
• Persediaan utama API.
• Membina pangkalan data vektor (menggunakan Chroma) dari data Wikipedia.
• Mewujudkan pertanyaan retriever, graduan dokumen, dan rantaian QA RAG.
• Membangunkan pertanyaan rephrasing dan alat carian web.
• Membina komponen RAG Agentik teras (pengambilan, penggredan, penulisan pertanyaan, carian web, penjanaan jawapan, dan membuat keputusan).
• Membina graf ejen dengan Langgraph.
• Menguji sistem dengan pelbagai senario (dokumen yang berkaitan, dokumen yang tidak relevan, dan pertanyaan luar skop).

Artikel ini menyimpulkan dengan menonjolkan kelebihan sistem RAG pembetulan agensi ke atas kaedah tradisional dan menggalakkan penjelajahan lanjut untuk membina agen AI yang lebih mantap dan canggih.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan untuk Membina Sistem Rag Agentik dengan LangGraph. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!