ReAct-агент вместо Adaptive RAG

О чём урок

react агент адаптивный rag cohere Adaptive RAG — это стратегия для RAG, которая объединяет (1) анализ запросов с (2) активным / самокорректирующимся RAG. В статье они сообщают об анализе запросов для маршрутизации по следующим категориям: Без извлечения (ответы LLM) Однократный RAG Итеративный RAG Мы будем использовать Command R+, недавний релиз от Cohere, который: Обладает высокой точностью в RAG, использовании инструментов (Tool Use) и агентах (Agents) Имеет контекст 128k Агент ReAct будет оснащен этими инструментами. Модель может выбирать между: веб-поиск RAG: извлечение из векторного хранилища прямым ответом Модель может использовать любой из этих инструментов, в любой последовательности шагов, и проводить саморефлексию. Модель может разумно выбирать подходящие инструменты для запроса пользователя, вызывать их в любой последовательности шагов, анализировать результаты и проводить саморефлексию. Давайте зададим вопрос, требующий веб-поиска. Давайте зададим вопрос, требующий извлечения RAG из векторной базы данных. Давайте зададим вопрос, требующий прямого ответа. Давайте зададим вопрос, требующий использования нескольких инструментов и саморефлексии.

План урока

1. Инструмент веб-поиска
2. Инструмент RAG