Les systèmes d'intelligence artificielle gagnent en efficacité grâce à la prise de décision automatisée. En intégrant des agentic strategies dans votre pipeline LlamaIndex Retrieval-Augmented Generation (RAG), vous pouvez maximiser le potentiel de l'IA pour créer des solutions sophistiquées et dynamiques. Cet article explore diverses agentic strategies, notamment le routing, les query transformations et les data agents, pour améliorer vos systèmes d'IA.
Les routers dirigent les requêtes vers les modules ou bases de données appropriés selon la nature de la demande. En utilisant les Large Language Models (LLM) pour la prise de décision, les routers peuvent évaluer dynamiquement le contexte de la requête et l'orienter vers le moteur le mieux adapté. Cela améliore la précision des réponses et l'efficacité de votre pipeline.
➡️ Exemple : Pour une requête utilisateur liée à des données financières, un router bien configuré peut identifier le contexte de la requête et la diriger vers un moteur de données financières, garantissant ainsi des informations précises et pertinentes.
Les query transformations consistent à modifier la requête de l'utilisateur pour mieux correspondre au contexte de la base de données ou au type d'information demandé. Ce processus peut inclure la reformulation, l'expansion ou la décomposition des requêtes complexes en sous-requêtes plus simples.
➡️ Exemple : Si un utilisateur demande : « Quels sont les impacts environnementaux de la déforestation en Amazonie ? », le module de query transformation peut décomposer cette demande en sous-requêtes telles que « Quelles sont les principales causes de la déforestation en Amazonie ? » et « Comment la déforestation affecte-t-elle la faune locale ? ».
Le Sub Question Query Engine est une stratégie avancée qui décompose les requêtes complexes en sous-questions gérables. Cette approche utilise la puissance des LLM pour générer une séquence de pensée et planifier efficacement les requêtes.
➡️ Exemple : Pour une requête comme « Expliquez les impacts économiques, sociaux et environnementaux du changement climatique », le Sub Question Query Engine peut créer des sous-questions ciblant chaque aspect individuellement, aboutissant à une réponse complète et détaillée.
Les data agents représentent l'apogée des agentic strategies, offrant une boucle d'agent complète capable de chain-of-thought et de query planning. Ces agents s'intègrent aux moteurs de requêtes RAG existants, améliorant les processus de prise de décision avec des capacités d'IA sophistiquées.
➡️ Exemple : Un data agent peut gérer une requête telle que « Développez une stratégie commerciale pour une startup technologique dans l'industrie de l'IA ». L'agent utiliserait le chain-of-thought reasoning pour planifier la requête, recueillir des données pertinentes de plusieurs sources et fournir un plan stratégique couvrant l'analyse du marché, le paysage concurrentiel et les opportunités de croissance.
Créer un OpenAI agent implique de définir son processus de prise de décision, de l'intégrer avec vos outils de moteur de requêtes et de configurer les appels de fonctions pour des tâches spécifiques. Ce guide vous guidera à travers les éléments essentiels pour construire un OpenAI agent personnalisé adapté à vos besoins.
Cette approche combine les forces des modèles de langage d'OpenAI avec les moteurs de requêtes de votre pipeline RAG. En utilisant les capacités d'appel de fonctions d'OpenAI, vous pouvez créer des agents capables de gérer des requêtes complexes avec précision et profondeur.
Un retrieval-augmented agent améliore l'OpenAI agent standard en incorporant des capacités de récupération de données externes. Cela garantit que votre agent a accès aux informations les plus à jour et pertinentes lors de la réponse aux requêtes.
Ce livre de recettes expérimental propose des techniques avancées pour intégrer les OpenAI agents avec les query engines. Il comprend des exemples de query planning, d'augmentation de contexte et de processus de prise de décision pour vous aider à créer des agents hautement sophistiqués.
Une query planning efficace est cruciale pour gérer les requêtes complexes. Ce guide explore des stratégies pour décomposer les questions complexes, planifier la séquence de pensée et utiliser les query engines pour obtenir des réponses complètes.
L'augmentation de contexte consiste à améliorer la compréhension de la requête par l'agent en fournissant des informations supplémentaires ou un contexte. Cela améliore la pertinence et la précision des réponses générées par l'agent.
L'intégration des agentic strategies à votre pipeline LlamaIndex RAG peut considérablement améliorer ses capacités, permettant une prise de décision plus avancée et une gestion optimisée des requêtes. Que vous mettiez en œuvre des stratégies simples de routing et de query transformations ou que vous déployiez des data agents sophistiqués, ces stratégies donneront à vos systèmes d'IA les moyens de fournir de meilleurs résultats.
Grégoire
CTO - Data Scientist
gregoire.mariot@strat37.com
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