O RAGLight suporta três modos RAG:
- Tubos RAG padrãoCombinando a recuperação e a geração de documentos, os fragmentos de documentos relevantes são recuperados por meio de pesquisa de similaridade e inseridos no LLM como contexto para gerar respostas.
- RAG autêntico: através de
AgenticRAGPipelineadicionando funções corporais inteligentes para dar suporte ao raciocínio em várias etapas e ao ajuste dinâmico das estratégias de recuperação. - RAT (Retrieval Augmented Thinking, Pensamento Aumentado por Recuperação): através de
RATPipelineadicionando uma etapa de reflexão (viareflection(controle de parâmetros) para melhorar a lógica e a precisão da resposta.
Os usuários podem escolher diferentes modos de acordo com suas necessidades, como o modo Agentic RAG ou RAT quando for necessário um raciocínio complexo.
Essa resposta foi extraída do artigoRAGLight: biblioteca Python de geração de aumento de recuperação leveO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais modos RAG o RAGLight oferece? Qual é a diferença entre eles?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch