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RAG agentique(AgRAG)
Systèmes de génération augmentée par récupération autonomes, dotés de capacités de planification, de récupération et de raisonnement autodirigées
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- L'agent planifie de façon autonome les étapes de recherche, affine ses requêtes en fonction des résultats et raisonne sur plusieurs documents sans intervention humaine entre les recherches.
- Quand l'utiliser
- Questions de recherche complexes qui exigent des connaissances pluridisciplinaires, un affinage itératif ou des chaînes de raisonnement couvrant de nombreux documents.
- Vigilance
- Les agents peuvent boucler indéfiniment à la poursuite de gains marginaux ou récupérer des documents hors sujet lorsque l'affinage des requêtes dérape.
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RAG agentique: Vue d’ensemble
Systèmes de génération augmentée par récupération autonomes, dotés de capacités de planification, de récupération et de raisonnement autodirigées
- Self-directed retrieval planning
- Multi-hop reasoning capabilities
- Autonomous query refinement
- Dynamic retrieval strategies
- Self-reflective generation
- Adaptive search optimization
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (Yao et al., 2022)arXiv:2210.03629
- Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools (Schick et al., 2023)arXiv:2302.04761
- HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face (Shen et al., 2023)arXiv:2303.17580
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)arXiv:2005.11401
- AutoGPT: An Autonomous GPT-4 Experiment
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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