VoltAgents systemeigene Unterstützung für Retrieval Augmented Generation (RAG) verbessert die Informationsverarbeitungsfähigkeiten von Intelligenzia erheblich. Der eingebaute Retrieval-Mechanismus des Frameworks ermöglicht es den Intelligenzia, die aktuellsten und relevantesten Informationen aus einer externen Wissensbasis zu beziehen, anstatt sich nur auf das interne Wissen des LLM zu verlassen. Diese Fähigkeit eignet sich besonders für Szenarien, in denen zeitkritische oder spezialisierte Domäneninhalte verarbeitet werden müssen.
Bei der Implementierung können die Entwickler einen RAG-Prozess aufbauen, indem sie Retriever-Intelligenzen und Vektorsuchwerkzeuge konfigurieren. Der intelligente Körper wird zunächst relevante Wissensfragmente abrufen und dann Antworten auf der Grundlage dieser Informationen generieren. In einer Anwendung im Bildungsbereich kann der intelligente Körper beispielsweise relevante Inhalte aus einem Kursrepository in Echtzeit abrufen und präzise Antworten auf Tutorials geben.
Die experimentellen Daten zeigen, dass die Intelligenzen mit RAG-Modus mit 351 TP3T genauer antworten als reine LLM, während Halluzinationen deutlich reduziert werden.VoltAgent optimiert auch die Effizienz der Zusammenarbeit zwischen Abruf und Erzeugung, um die RAG-Latenz in einem akzeptablen Bereich zu halten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVoltAgent: ein Open-Source-Framework für TypeScript zum schnellen Aufbau von KI-IntelligenzenDie
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