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Récupération d'outils (Tool RAG)(TR)
Lorsqu'un agent peut accéder à des centaines ou des milliers d'outils ou de serveurs MCP, charger chaque schéma dans le prompt coûte cher et nuit à la précision de la sélection. La récupération d'outils indexe les définitions d'outils et, pour chaque requête, ne récupère que celles qui sont sémantiquement pertinentes (recherche par embeddings, découverte active et reranking) avant que le modèle ne fasse son choix. RAG-MCP rapporte que la précision de la sélection d'outils passe d'environ 13 pour cent à 43 pour cent, tout en réduisant de plus de moitié le nombre de tokens du prompt.
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Indexe les définitions d'outils sous forme d'embeddings, ne récupère que les schémas sémantiquement pertinents pour chaque requête, puis les réordonne avant la sélection par le modèle.
- Quand l'utiliser
- Les agents accèdent à des centaines ou des milliers d'outils, et charger tous les schémas gaspille des tokens tout en dégradant la précision de sélection.
- Vigilance
- Un échec de récupération (mauvaise correspondance d'embedding ou classement défaillant) omet silencieusement le bon outil, poussant l'agent vers une alternative sous-optimale.
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Récupération d'outils (Tool RAG): Vue d’ensemble
Lorsqu'un agent peut accéder à des centaines ou des milliers d'outils ou de serveurs MCP, charger chaque schéma dans le prompt coûte cher et nuit à la précision de la sélection. La récupération d'outils indexe les définitions d'outils et, pour chaque requête, ne récupère que celles qui sont sémantiquement pertinentes (recherche par embeddings, découverte active et reranking) avant que le modèle ne fasse son choix. RAG-MCP rapporte que la précision de la sélection d'outils passe d'environ 13 pour cent à 43 pour cent, tout en réduisant de plus de moitié le nombre de tokens du prompt.
- Vector index over tool and MCP server definitions
- Per-query semantic retrieval of relevant tools only
- Reranking to shortlist the top-k candidate tools
- Active, on-demand discovery instead of preloading all schemas
- Large prompt-token reduction versus loading every schema
- Higher tool-selection accuracy at scale (thousands of tools)
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Références
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