O suporte nativo do VoltAgent para Retrieval Augmented Generation (RAG) aprimora muito os recursos de processamento de informações da intelligentsia. O mecanismo de recuperação integrado da estrutura permite que a intelligentsia obtenha as informações mais atualizadas e relevantes de uma base de conhecimento externa, em vez de depender apenas do conhecimento interno do LLM. Esse recurso é particularmente adequado para cenários em que o conteúdo de domínio especializado ou sensível ao tempo precisa ser processado.
Em termos de implementação, os desenvolvedores podem criar um processo RAG configurando as inteligências do Retriever e as ferramentas de pesquisa vetorial. O corpo inteligente primeiro recuperará fragmentos de conhecimento relevantes e, em seguida, gerará respostas com base nessas informações. Por exemplo, em um aplicativo de domínio educacional, o corpo inteligente pode recuperar o conteúdo relevante de um repositório de cursos em tempo real e fornecer respostas precisas ao tutorial.
Os dados experimentais mostram que as inteligências com o modo RAG responderam com 351 TP3T com mais precisão do que o LLM puro, reduzindo significativamente as alucinações. O VoltAgent também otimiza a eficiência da colaboração entre a recuperação e a geração para manter a latência do RAG em uma faixa aceitável.
Essa resposta foi extraída do artigoVoltAgent: uma estrutura de código aberto TypeScript para criar rapidamente inteligências de IAO
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