RAGLightは3つのRAGモードをサポートしています:
- 標準RAGパイプ文書検索と文書生成を組み合わせることで、類似検索によって関連文書の断片を検索し、LLMにコンテキストとして送り込んで回答を生成する。
- エージェントRAGスルー
AgenticRAGPipeline
を実装し、インテリジェントなボディ機能を追加して、多段階の推論と検索戦略の動的調整をサポートする。 - RAT(検索拡張思考)スルー
RATPipeline
の実装では、リフレクション・ステップを追加している。reflection
(パラメータ・コントロール)により、回答の論理性と正確性を向上させる。
複雑な推論が必要な場合は、Agentic RAGやRATモードなど、ユーザーはニーズに応じてさまざまなモードを選択できる。
この答えは記事から得たものである。RAGLight: 軽量検索拡張生成Pythonライブラリについて