Phân tích chuyên sâu về RAG, AI Agents và Agentic RAG

• RAG (tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài) là kỹ thuật AI nâng cao hiệu suất của mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách truy xuất thông tin từ nguồn bên ngoài trong quá trình tạo văn bản.

• Kiến trúc RAG gồm hai thành phần chính: bộ truy xuất tìm kiếm thông tin từ cơ sở kiến thức bên ngoài và bộ tạo sinh xử lý truy vấn cùng tài liệu được truy xuất để tạo ra phản hồi mạch lạc.

• RAG được ứng dụng rộng rãi trong hỗ trợ khách hàng, chăm sóc sức khỏe, nghiên cứu và chatbot, giúp cải thiện độ chính xác và bối cảnh của thông tin được tạo ra.

• AI Agents là các thực thể tự chủ thực hiện hành động thay cho người dùng, chuyên gia hoặc hệ thống khác dựa trên đầu vào hoặc mục tiêu nhận được.

• Có nhiều loại agent khác nhau như agent phản ứng, agent nhận thức và agent cộng tác, mỗi loại có kiến trúc và cách giao tiếp riêng.

• Agentic RAG là cách tiếp cận lai kết hợp điểm mạnh của RAG và AI Agents, tăng cường khả năng tạo sinh và ra quyết định.

• Trong Agentic RAG, các agent thông minh kiểm soát hoặc yêu cầu các tác vụ truy xuất cụ thể theo thời gian thực, cung cấp nhiều quyền kiểm soát hơn đối với quá trình truy xuất.

• Agentic RAG khác với RAG ở chỗ nó thêm lớp ra quyết định thông qua các agent tự chủ. Nó cũng mở rộng khả năng của agent truyền thống bằng cách cho phép chúng hướng dẫn quá trình truy xuất và tạo sinh.

• Ứng dụng của Agentic RAG bao gồm tạo nội dung động, hệ thống ra quyết định thời gian thực và hệ thống cộng tác đa agent.

• So với RAG và agent truyền thống, Agentic RAG có ưu điểm là kết hợp được điểm mạnh của cả hai, linh hoạt và có khả năng ra quyết định thời gian thực. Tuy nhiên, nó cũng phức tạp hơn trong thiết kế và đào tạo hệ thống.

📌 RAG, AI Agents và Agentic RAG là những tiến bộ quan trọng trong công nghệ AI. Agentic RAG nổi lên như một cách tiếp cận lai hứa hẹn, kết hợp khả năng truy xuất thông tin và ra quyết định tự chủ. Xu hướng tương lai sẽ tập trung vào các mô hình lai như Agentic RAG trong các lĩnh vực đòi hỏi ra quyết định và tạo nội dung thời gian thực.

https://www.marktechpost.com/2024/09/22/rag-ai-agents-and-agentic-rag-an-in-depth-review-and-comparative-analysis-of-intelligent-ai-systems/