LlamaIndex最新技术报告：“RAG的尽头是Agent” ！

今天有点忙。转载一篇朋友号的文章。已授权~

LlamaIndex团队2024年Talk：

• 报告人：LlamaIndex的联合创始人兼CEO Jerry Liu所作
• 报告主题：“超越RAG：构建高级上下文增强型大型语言模型（LLM）应用 ”，
• 报告概括：主要探讨了如何超越传统的检索增强生成模型（RAG）来构建更高级的、上下文增强的大型语言模型（LLM）应用
• 主题原文：“ Beyond RAG: Building Advanced Context-Augmented LLM Applicatio ns ”。

看完报告，一个通俗点的理解是“RAG的尽头是Agent ”，概要内容如下：

以下是报告的主要内容概要：

1. LlamaIndex介绍：LlamaIndex是一个为LLM应用提供上下文增强的平台。
2. RAG的局限性：

• 传统的RAG模型在处理简单问题和小型文档集时表现良好，但在更复杂的问题上存在局限。
• 例如，对于需要总结整个公司年度报告或比较两个候选人开源贡献的问题，传统RAG模型可能无法给出满意的答案。

• RAG原型的限制：报告指出，尽管RAG原型在某些情况下有效，但它们在处理复杂问题时存在不足。

• 从RAG到Agent：

• 报告提出了从RAG向Agent（代理）的转变，引入了多轮对话、查询/任务规划层、工具接口、反思和记忆等概念。
• 介绍了不同级别的Agent，包括简单和高级Agent，它们在成本和延迟方面有所不同。

• Agent的组成：

• 介绍了构成Agent的基本要素，如查询规划、记忆和工具使用。
• 讨论了如何将这些要素组合成一个完整的Agent系统。

• ReAct和LLMCompiler：

• ReAct（Reasoning + Acting with LLMs）是一个结合了查询规划、工具使用和记忆的系统。
• LLMCompiler是一个Agent编译器，用于并行多功能规划和执行。

• 基于树的规划：

• 报告探讨了在不确定性下进行查询规划的方法，如使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来平衡探索与利用。

• 自我反思：

• 讨论了如何使用反馈来改善Agent的执行并减少错误，包括人类反馈和LLM反馈。

• 其他要求：

• 强调了可观察性、控制性和可定制性在Agent开发中的重要性。
• 提出了自定义Agent逻辑和多Agent交互的概念。

• LlamaIndex + W&B：

• 报告最后提到LlamaIndex与Weights and Biases的集成，强调了追踪和可观察性对于RAG/Agent开发的重要性。

完整报告内容如下：