Build Agents from Scratch (Building Advanced RAG, Part 3)

LlamaIndex

14 Feb 202431:15

Summary

TLDRこのビデオスクリプトは、JerryがLlama Indexから来て、高度なFragオーケストレーションを構築する方法を教えるチュートリアルシリーズの第3部分です。彼は、从头开始構築するプロセスを説明し、既存のツール（例えばRAGパイプラインやSQLデータベースツール）を最大限に活用する方法を示しています。スクリプトでは、エージェントの定義、その役割、そしてシンプルから高度なエージェントへの進化を詳細に説明。また、Reactエージェントの構築方法や、どのようにしてタスクをステップバイステップで解決するかも解説されています。

Takeaways

🛠️ チュートリアルの第3部分では、高度なFragオーケストレーションを構築する方法を学ぶことができます。
🤖 RAI（Reasoning Above Information）パイプラインからエージェントに進化させることで、既存のツールやシステムをより効果的に利用することができます。
📈 チュートリアルでは、RAIパイプラインのプログレッションについて説明し、それに伴うエージェントの役割の変化を解説しています。
🔄 RAIパイプラインの最初、中間、最後にエージェントのリASONINGを追加することで、複雑な質問やタスクに対する理解を深めることができます。
📊 シンプルなエージェントから高度なエージェントまで、スライドでは4つのレベルのエージェントを紹介しており、それぞれの特徴と能力を比較しています。
🔧 チュートリアルでは、シンプルなエージェントからReactエージェントのような高度なエージェントまで構築する方法を詳しく説明しています。
🔗 データベースツールを使用して、具体的なエージェントの例としてSQLデータベースからのクエリを実行する方法が紹介されています。
🎨 チュートリアルでは、Llama Index v.10の新機能や改良点についても触れており、コアモジュールとインテグレーションの改善に焦点を当てています。
🔍 クエリパイプラインの構築方法を学ぶことで、状態を保持し、ループを実行する高度なエージェントを構築することができます。
📝 チュートリアルの最後に、実際のクエリを用いてエージェントの実行方法が示されており、ステップバイステップで実行し、結果を得ることができます。
🚀 動画では、Llama Indexの柔軟性と拡張性に焦点を当て、自定义されたオーケストレーションパイプラインの構築方法を詳細に説明しています。

Q & A

Jerryが説明しているチュートリアルシリーズのテーマは何ですか？
-Jerryが説明しているチュートリアルシリーズのテーマは、高度なFragオーケストレーションを構築する方法です。
Agentic pipelineを構築することの重要性は何ですか？
-Agentic pipelineを構築することは、既存のツールやシステムにLLMの推理力を加えることで、標準的なライブラリやモジュールに依存することを避け、柔軟性とカスタマイズ性を持たせるために重要です。
Agentic reasoningをRAG pipelineに追加することの利点は何ですか？
-Agentic reasoningをRAG pipelineに追加することにより、複雑な質問に対するステップバイステップの推理や、問題解決のためのクエリの計画を立てることができます。
Agentを定義するためにJerryが挙げた4つのレベルは何ですか？
-Jerryが挙げた4つのレベルのAgentは、Tool Use、Reasoning Loop with Conversation Memory、Tool Use with Reasoning Loop、そしてFancy Reasoning Loop with Memory and Tool Useです。
Jerryが説明したシンプルなAgentの例は何ですか？
-Jerryが説明したシンプルなAgentの例は、クエリに基づいてダウンストリームモジュールを選択するRoutingです。
React agent loopの特徴は何ですか？
-React agent loopの特徴は、ステップバイステップの推理、ツール使用、会話履歴の維持、そしてタスクを解決するための自信のある応答を提供することです。
Jerryが提案するAgentic pipelineの構築方法の利点は何ですか？
-Jerryが提案するAgentic pipelineの構築方法の利点は、タスクをステップバイステップ解決し、状態を保持し、柔軟性やカスタマイズ性を持たせることができることです。
Llama index v.10の新機能は何ですか？
-Llama index v.10の新機能は、コアモジュールのみをパッケージ化し、他のすべての統合を個別のパッケージに分割することで、開発者の体験を向上させ、パッケージの破損を減らすことを目的としています。
Jerryが示すSQLデータベースツールの例は何ですか？
-Jerryが示すSQLデータベースツールの例は、自然言語クエリを受け取り、SQLに変換してデータベースを実行するText to SQL Query Engineです。
Agentic pipelineを実行するためにJerryが使用したメソッドは何ですか？
-Agentic pipelineを実行するためにJerryが使用したメソッドは、Agent WorkerとAgent Runnerを使用して、クエリパイプラインを複数回実行し、状態を保持する方法です。