RAGLight unterstützt drei Haupt-Suchmodi:
- Standard RAGBasisabfrage: Die Basisabfrage verbessert den Generierungsprozess, indem sie die Abfrage vektorisiert, um ähnliche Dokumente abzurufen und diese als Kontext für die Generierung von Antworten zu verwenden.
- Agentische RAGDie durch die AgenticRAGPipeline implementierte Lösung fügt die Funktion der Intelligenz hinzu, unterstützt mehrstufige Schlussfolgerungen und eine dynamische Anpassung der Suchstrategien.
- RAT (Retrieval Augmented Thinking)RATPipeline: Durch die Hinzufügung eines Reflexionsschritts (Reflexionsparameter) werden die Logik und die Genauigkeit der Antwort erheblich verbessert.
Die Wahl des Modus hängt von der Komplexität des Anwendungsszenarios ab. Standard-RAGs können für einfache Fragen und Antworten verwendet werden, agentenbasierte RAGs werden verwendet, wenn mehrstufige Schlussfolgerungen erforderlich sind, und RAT-Modi werden verwendet, wenn Genauigkeit erforderlich ist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRAGLight: Leichtgewichtige Python-Bibliothek zur Generierung von AbruferweiterungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welches sind die von RAGLight unterstützten Suchmodi? Was sind die Merkmale der einzelnen Modi?
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