VoltAgentのネイティブサポートであるRAG（Retrieval Augmented Generation）は、インテリジェンシアの情報処理能力を大幅に向上させます。フレームワークに組み込まれた検索メカニズムにより、インテリゲンチアは LLM の内部知識だけに頼るのではなく、外部の知識ベースから最新の関連情報を取得することができます。この機能は、特に時間的制約のある、あるいは特殊なドメインのコンテンツを処理する必要があるシナリオに適している。
実装に関しては、開発者はRetrieverのインテリジェント体とベクトル検索ツールを構成することで、RAGプロセスを構築することができる。インテリジェントボディは、まず関連する知識の断片を取得し、この情報に基づいて回答を生成する。例えば、教育分野のアプリケーションでは、インテリジェントボディはコースリポジトリから関連するコンテンツをリアルタイムで取得し、正確なチュートリアルの回答を提供することができる。
実験データによると、RAGモデルを使用した知性は、純粋なLLMよりも35%も精度が向上し、幻覚も大幅に減少した。VoltAgentはまた、検索と生成の連携効率を最適化し、RAGの待ち時間を許容範囲内に収めた。
この答えは記事から得たものである。VoltAgent：AIインテリジェンスを迅速に構築するためのTypeScriptオープンソースフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " VoltAgentのRAGサポートがインテリジェンシアの情報処理を強化
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