¿Cómo presenta LlamaIndex el futuro de RAG para las organizaciones?

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¡Queremos escuchar de ti! Realice nuestra breve encuesta sobre IA y comparta sus conocimientos sobre el estado actual de la IA y cómo la está utilizando. ¿Y qué esperas ver en el futuro? Más información La extracción de datos de generación aumentada (RAG) es una técnica importante que se basa en bases de conocimiento externas. Para ayudar a mejorar la calidad de los resultados del modelo de lenguaje a gran escala (LLM), también proporciona transparencia en el origen del modelo que puede ser verificado por humanos. Sin embargo, según Jerry Liu, cofundador y director ejecutivo de LlamaIndex, El sistema Basic RAG puede tener una interfaz primitiva y una mala comprensión y planificación. Falta de llamadas a funciones o uso de herramientas. y no tiene estatus (Sin memoria) La información solo ayudará a resolver este problema. Liu habló ayer durante VB Transform en San Francisco. Esto puede dificultar la producción a gran escala de solicitudes de LLM. debido a problemas de precisión Dificultad para escalar y demasiados parámetros requeridos (Esto requiere una profunda experiencia tecnológica). Esto significa que hay muchas preguntas que RAG no puede responder. Regístrese para acceder al pase presencial VB Transform On-Demand para VB Transform 2024 ¡Agotado! No se lo pierda, regístrese ahora para obtener acceso exclusivo a pedido después de la conferencia. Obtenga más información «RAG es realmente solo el comienzo», dijo Liu en el escenario esta semana en VB Transform. Muchas de las ingenuas ideas centrales de RAG fueron «estúpidas» y «tomaron decisiones muy malas». LlamaIndex tiene como objetivo avanzar y superar estos desafíos ofreciendo una plataforma. que ayuda a los desarrolladores a crear rápida y fácilmente aplicaciones basadas en LLM de próxima generación. El marco ofrece extracción de datos que transforma datos no estructurados y semiestructurados en un formato accesible utilizando un motor RAG que responde preguntas sobre datos internos a través de un sistema de preguntas y respuestas y un chatbot. y agentes independientes, explica Liu, sincronizando datos para mantenerlos actualizados. Vincular varios tipos de datos Todo esto en conjunto dentro de la organización es importante. Ya sean estructurados o no estructurados, dijo Liu, los sistemas multiagente pueden «Aproveche la riqueza de datos» que tienen las empresas. «Cualquier aplicación LLM es tan buena como sus datos», dijo Liu, «si no tiene datos de buena calidad, No obtendrá buenos resultados”. LlamaCloud, ahora disponible en lista de espera, presenta capacidades avanzadas de extracción y transformación de carga (ETL). «Sincroniza la información a lo largo del tiempo para mantenerla actualizada», explica Liu. «Cuando haces una pregunta, Tiene la garantía de tener un contexto relevante. No importa cuán compleja o avanzada sea la pregunta”, la interfaz de LlamaIndex puede manejar preguntas tanto simples como complejas. Lo mismo ocurre con la investigación de alto nivel. y los resultados pueden incluir respuestas breves y resultados estructurados. o incluso informes de investigación, dijo. LllamaParse de la compañía es un analizador de documentos avanzado destinado a reducir las alucinaciones. LLM Liu dice que se descarga 500.000 veces al mes. y tiene 14.000 usuarios únicos y ha procesado más de 13 millones de páginas. «LlamaParse es actualmente la mejor tecnología que he visto para analizar estructuras de documentos complejas para canales RAG empresariales», dijo Dean Barr, jefe de IA en una firma de inversión global. The Carlyle Group. “La capacidad de mantener tablas anidadas. Separar imágenes y diseños espaciales desafiantes es clave para mantener la integridad de los datos en el modelado avanzado de agentes y RAG”. Liu explica que la plataforma de LlamaIndex se está utilizando para ayudar a los analistas financieros. Búsqueda centralizada en Internet Un panel de análisis para datos de sensores y una plataforma de desarrollo de aplicaciones LLM internamente y en industrias como tecnología y consultoría. servicios financieros y cuidado de la salud Desde agentes simples hasta agentes múltiples avanzados, es importante que LlamaIndex superponga el razonamiento basado en agentes para ayudar a comprender mejor las consultas, la planificación y las herramientas en diferentes interfaces de datos, explicó Liu. Esto también incluye múltiples agentes que ofrecen experiencia especializada y trabajo paralelo. y ayuda a optimizar los costos de soporte y reducir la latencia. El problema con los sistemas de agente único es que “cuanto más intentas meter, más. Cuanto más poco fiable se vuelve. Incluso si la complejidad teórica general es mayor”, dijo Liu, añadiendo que un solo agente no puede resolver un conjunto infinito de tareas. «Si intentas darle a un agente 10.000 herramientas, no funcionará muy bien», explica. El multiagente permite que cada agente se especialice en una tarea determinada. Existen beneficios a nivel del sistema, como los costos de paralelización y la latencia. “La idea es que a través de la colaboración y la comunicación Puedes resolver tareas a un nivel superior”, dijo Liu. VB Daily ¡Manténgase actualizado! Recibe las últimas noticias en tu bandeja de entrada todos los días. Al suscribirse, acepta los Términos de servicio de VentureBeat. Gracias por suscribirse. Consulte más boletines de VB aquí. Ocurrió un error.

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