RAG in 2024: Advancing to Agents

LlamaIndex

6 Jun 202417:29

Summary

TLDRLaurie，Llama Index的开发者关系副总裁，在视频中讨论了上下文增强型知识助手。她指出，尽管检索增强型生成（RAG）很有用，但单独使用RAG是不够的。Laurie介绍了构建代理（agent）的关键组成部分，并展示了如何在Llama Index中构建一个。Llama Index是一个框架，用于构建LLM（大型语言模型）支持的应用程序，连接并解析数据，然后构建复杂的软件以查询数据。LlamaCloud是Llama Index的商业服务，提供数据检索和查询系统的构建、托管和扩展服务。LlamaParse是Llama Index提供的一项文档解析云服务，每天免费解析高达1000页。视频还讨论了如何通过提高数据质量和查询的复杂性来超越RAG的限制，并介绍了多种策略，如路由、记忆、查询规划和工具使用，以构建更高级的代理。最后，Laurie提到了多代理交互和Llama Index支持的未来方向。

Takeaways

😀 视频由Llama Index的开发者关系副总裁Laurie主讲，介绍了上下文增强型知识助手。
🔍 Llama Index是一个Python和TypeScript框架，用于构建基于LLM的应用程序，连接并处理数据，支持复杂查询。
💡 除了开源框架，Llama Index还提供LlamaCloud服务，帮助构建、托管和扩展数据检索和查询系统。
📚 LlamaParse是Llama Index提供的一项云服务，专门用于文档解析，对1000页以内的文档免费。
🤖 视频讨论了检索增强型生成（RAG）的局限性，并提出了通过构建代理（agents）来克服这些限制的方法。
🔑 代理的关键组成部分包括路由、记忆、查询规划和工具使用，Llama Index框架内已集成这些功能。
🛠️ 工具使用允许LLM推断API参数并调用API，从而获取或修改世界状态，而不仅仅是文档数据。
🔄 介绍了三种代理推理循环：顺序、基于DAG（有向无环图）和基于树的规划，每种都有其适用场景和成本。
🔄 顺序代理通过“思考-行动”模式逐步解决问题，而DAG和基于树的规划则提供了更复杂的解决方案路径。
📈 Llama Index还提供了可观测性、低级控制和高度可定制性，以增强代理的功能和灵活性。
🔮 视频最后提到了多代理交互作为未来发展的方向，预示着更复杂的代理间协作和微服务架构。

Q & A

Llama Index是什么？
-Llama Index是一个Python和TypeScript框架，用于构建LLM（大型语言模型）支持的应用程序，它连接到你的数据，帮助你解析、索引、存储数据，并构建复杂的软件来查询数据。
LlamaCloud是什么，它与Llama Index有何不同？
-LlamaCloud是Llama Index提供的服务，如果你想要构建一个复杂的数据检索和查询系统，你可以自己使用开源工具构建，或者让Llama Index为你构建、托管、扩展，并提供一流的结果。LlamaCloud目前处于封闭测试阶段。
LlamaParse是什么，它在知识检索中扮演什么角色？
-LlamaParse是一个云服务，它将所有专业知识整合在一起，为你完成文档解析工作。文档解析对知识检索至关重要，复杂文档的解析极其困难。LlamaParse免费提供每天最多1000页的解析服务，之后按需付费，每页不到一分钱。
什么是Retrieval Augmented Generation（RAG），它有哪些局限性？
-RAG是一种通过向大型语言模型提供检索到的数据来增强生成的技术。它的局限性在于，它通常只适用于回答简单问题或处理小规模文档集。RAG在总结、比较、处理需要隐含数据或理解的问题以及多部分问题时表现不佳。
如何通过Llama Index超越RAG的限制？
-可以通过提高数据质量和使查询更复杂化来超越RAG的限制。Llama Index专注于后者，通过构建代理（agents）来实现更复杂的查询，例如多轮对话、理解问题、规划多步骤获取答案、使用工具、反思和记忆等。
什么是代理（agents）以及它在Llama Index中的作用是什么？
-代理是一种能够理解问题、规划如何分多步获取答案、使用多种工具与环境交互、反思答案是否充分并进行调整、以及记住之前的查询的系统。在Llama Index中，通过构建代理，可以提高查询的复杂性，从而更好地利用LLM的能力。
Llama Index中的路由（routing）是如何工作的？
-路由是代理推理的最简单形式。给定一个查询和一组基本工具，路由器使用LLM选择哪个工具最适合回答问题。这可以通过将一个工具设置为全文文档而不是顶部案例搜索来解决总结问题。
Llama Index中的内存（memory）功能是如何帮助查询的？
-内存功能允许在运行查询时将它们包含在历史记录中，整个历史记录作为进一步查询的上下文。这在实践中可能会变得复杂，因为历史记录可能超过上下文窗口的大小，需要巧妙地压缩历史记录以适应窗口。
什么是一次性查询规划（one-shot query planning），它如何帮助回答问题？
-一次性查询规划是将复杂问题分解为可以并行运行而不会发生冲突的更简单问题。然后，可以使用LLM将这些结果聚合成一个单一的充分响应，这个响应基于比一次性尝试完成所有工作更多的上下文。
Llama Index中的代理工具使用（tool use）是如何工作的？
-代理工具使用允许你向LLM描述任意API，让LLM推断该API的参数，然后让LLM调用该API。这样，你不仅可以获取文档，还可以获取世界的状态，甚至可以通过采取行动来修改状态。
Llama Index支持哪些类型的代理推理循环？
-Llama Index支持三种类型的代理推理循环：顺序（sequential）、基于有向无环图（DAG-based）和基于树（tree-based）的规划。这些循环从简单且成本较低的顺序到更复杂且成本较高的树基规划不等。
Llama Index提供了哪些其他功能来增强代理的能力？
-Llama Index提供了可观察性（observability）、低级控制（low-level control）和可定制性（customizability）。可观察性提供了对应用程序中发生的一切的全面仪器化，低级控制允许你逐步控制代理完成任务，可定制性允许你对Llama Index中的所有内容进行子类化和定制。
Llama Index的未来发展方向是什么？
-Llama Index的未来发展方向是多代理交互。这允许创建多个代理并定义它们之间的显式交互，或者更有趣的是，将每个代理创建为其自己的微服务，能够与其他代理进行任意交互。