LlamaIndex報告：未來Agentic App，不僅是RAG

作者：哎呀AIYA 2024-09-19 13:04:41

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術通過檢索相關信息并生成回答，為構建知識助手應用提供了基礎。????基礎RAG的局限性在于數據處理、檢索接口、查詢理解和規劃、功能調用或工具使用、狀態記憶等方面。

內容速遞：

1、LlamaIndex的愿景：
  - 致力于創造一個全能的知識助手，它能夠靈活應對從簡單咨詢到復雜研究的各類查詢。
  - 兼容多種查詢形式，無論是直截了當的問題、深入的探討還是詳盡的研究任務。
  - 提供多樣化的輸出，從簡潔答復到詳盡的結構化數據，再到全面的研究報告。


2、LLM應用的新生態：
  - 突出企業開發團隊在構建LLM應用時的獨特優勢。
  - 探討了在應用生產化過程中面臨的挑戰，包括數據隱私、安全性和系統的可擴展性。


3、LlamaIndex的核心競爭力：
  - 提供尖端的數據檢索和處理功能。
  - 支持對復雜輸入的深入分析和智能決策制定。
  - 旨在打造一個可靈活擴展的全棧應用程序。


4、數據與檢索的核心地位：
  - 強調了優質數據在開發高效LLM應用中的關鍵作用。
  - 詳細介紹了數據的ETL流程，包括數據的結構化提取和語義搜索技術。


5、駕馭復雜文檔的挑戰：
  - 探討了對復雜文檔進行分類和解析的挑戰。
  - 介紹了LlamaParse，一款專為減少LLM生成的幻覺而設計的高級文檔解析工具。


6、Agent的推理與輸出藝術：
  - 闡述了如何處理復雜的輸入，包括內容總結、比較分析和多方面問題解答。
  - 講解了Agent如何進行決策制定和輸出生成，包括自動化決策支持和報告自動生成。


7、多模態報告的創新：
  - 展示了如何制作包含文本和圖像的豐富結構化輸出。


8、客戶支持與行動Agent的新境界：
  - 展示了如何利用Agent直接提升客戶問題的解決率。
  - 討論了行動Agent的潛力與風險，以及人類在這一循環中的關鍵角色。


9、生產就緒的部署策略：
  - 討論了在生產環境中部署Agent所需的架構和基礎設施。
  - 介紹了將Agent工作流作為微服務部署的方法，以及支持這一過程的工具和平臺。


10、展望未來：
  - 提前預告了即將推出的Agent調試器和一鍵部署工具，這些工具將極大簡化Agent的開發和部署過程。