RAGLight unterstützt drei RAG-Modi:
- Standard RAG-RohreKombination von Dokumentensuche und -generierung: Relevante Dokumentfragmente werden durch Ähnlichkeitssuche gefunden und als Kontext in das LLM eingespeist, um Antworten zu generieren.
- Agentische RAG: durch
AgenticRAGPipelineImplementierung, wobei intelligente Körperfunktionen zur Unterstützung von mehrstufigen Schlussfolgerungen und dynamischer Anpassung von Abrufstrategien hinzugefügt werden. - RAT (Retrieval Augmented Thinking): durch
RATPipelineImplementierung, indem ein Reflexionsschritt (überreflection(Parameterkontrolle), um die Logik und Genauigkeit der Antwort zu verbessern.
Die Benutzer können je nach Bedarf verschiedene Modi wählen, z. B. den agenturischen RAG- oder den RAT-Modus, wenn komplexe Schlussfolgerungen erforderlich sind.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRAGLight: Leichtgewichtige Python-Bibliothek zur Generierung von AbruferweiterungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche RAG-Modi gibt es bei RAGLight? Was ist der Unterschied zwischen ihnen?
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