O RAGLight suporta três modos de pesquisa principais:
- Padrão RAGA recuperação de base aprimora o processo de geração ao vetorizar a consulta para recuperar documentos semelhantes e usá-los como contexto para gerar respostas
- RAG autênticoImplementado por meio do AgenticRAGPipeline, ele acrescenta a função de inteligência, oferece suporte ao raciocínio em várias etapas e ao ajuste dinâmico das estratégias de recuperação.
- RAT (Retrieval Augmented Thinking, Pensamento Aumentado por Recuperação)Implementado por meio do RATPipeline, o acréscimo de uma etapa de reflexão (parâmetro de reflexão) melhora significativamente a lógica e a precisão da resposta.
A escolha do modo depende da complexidade do cenário do aplicativo. Os RAGs padrão podem ser usados para perguntas e respostas simples, os RAGs agênticos são usados quando o raciocínio em várias etapas é necessário e os modos RAT são usados quando a precisão é necessária.
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 são os modos de pesquisa suportados pelo RAGLight? Quais são os recursos de cada um deles?
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