Agentic RAG: מעבר מחיפוש לפעולה בידע ארגוני
מדוע RAG מסורתי נופל עבור זרימות עבודה ארגוניות
Generation-Augmented של אחזור היה פריצת דרך לביסוס פלטי LLM בתוכן עובדתי, אבל הדפוס הסטנדרטי, אחזור נתחים רלוונטיים ואז מייצר תשובה, מגיע לתקרה בסביבות ארגוניות. שאלות ארגוניות אמיתיות נענות רק לעתים רחוקות על ידי קטע מסמך אחד. עובד ששואל כיצד לבקש הארכת חופשה זקוק למידע ממסמך מדיניות משאבי אנוש, הקשר לגבי סוג החופשה הספציפי שלו, זרימת העבודה של האישור עבור המחלקה שלו, וייתכן שהסטטוס הנוכחי של הבקשה הקיימת שלו במערכת HRIS. Standard RAG מאחזר כמה נתחים ומקווה שהדגם יכול לסנתז תשובה. בפועל, זה מייצר תגובות שנכונות חלקית אך מחמיצות שלבים פרוצדורליים קריטיים, או גרוע מכך, מצהירים בביטחון על מדיניות מיושנת מכיוון ששלב האחזור עלה על פני גרסת מסמך שהוחלפה.
סמרטוט סוכן: אחזר, נמק ופעל בצינור יחיד
Agentic RAG מרחיב את פרדיגמת השליפה בכך שהוא נותן לסוכן את היכולת לאחזר באופן איטרטיבי, לנמק על פערים בידע הנוכחי שלו, לאחזר שוב ממקורות שונים, ובסופו של דבר לנקוט בפעולה בשם המשתמש. במקום שלב אחזור בודד, הסוכן מבצע לולאת חשיבה. שליפה ראשונה: למשוך את מדיניות החופשה. שלב הנמקה: המדיניות מתייחסת לכללים שונים עבור סוגי חופשה שונים, אך המשתמש לא ציין את סוג החופשה שלו. החלטה: בדוק במערכת HRIS את רשומת החופשה הפעילה של המשתמש. שליפה שנייה: שלוף את פרטי החופשה של העובד מ-Workday. שלב הנמקה: העובד נמצא בחופשת FMLA, שיש לה תהליך הארכה ספציפי. שליפה שלישית: משוך את הליך הארכת FMLA. פעולה: הפק את טופס בקשת ההרחבה המלא מראש בפרטי העובד ושלח אותו באמצעות תהליך האישור הנכון. דפוס ריבוי הופים זה הופך מערכת תשובות לשאלות למנוע ביצוע זרימת עבודה. המשתמש שאל שאלה אחת וקיבל פעולה שהושלמה, לא רק תשובה שהוא יצטרכו כדי לפעול לפי עצמו.
דפוסי עולם אמיתי: אחזור רב-הופ ודור מוגבר בכלים
אנו פורסים RAG סוכן על פני מספר דפוסים ארגוניים חוזרים. הראשון הוא מדיניות לפעולה: הסוכן מאחזר מסמכי מדיניות רלוונטיים, מצליב אותם עם ההקשר הספציפי של העובד ממערכות משאבי אנוש ו-IT, ומבצע את זרימת העבודה המתאימה. השני הוא פתרון אבחון: עבור תרחישי תמיכה ב-IT, הסוכן מאחזר מדריכי פתרון בעיות, שואל מערכות ניטור למצב הנוכחי, מפעיל פקודות אבחון באמצעות שילובי כלים מאושרים ומחיל תיקונים. השלישי הוא סינתזת ידע: לשאלות מורכבות המשתרעות על פני תחומי ידע מרובים, הסוכן מבצע שליפה מקבילה על פני אוספי מסמכים שונים, מיישב מידע סותר על ידי בדיקת עדינות וסמכות המסמכים, ומייצר תגובה מסונתזת עם ציטוטים. בכל תבנית, המרכיב הקריטי הוא לולאת ההיגיון שיושבת בין שלבי השליפה. הסוכן לא רק מאחזר ומייצר. הוא מאחזר, מעריך אם יש לו הקשר מספיק, מזהה פערים ואסטרטגית מאחזר יותר עד שיש לו את התמונה המלאה הדרושה כדי לפעול בביטחון.
ActiveMotion Team
מאמרים קשורים
מה המשמעות של סוכני AI לעסקים מודרניים
סקירה מעשית של סוכני AI, היכן הם יוצרים ערך עסקי ומה נדרש כדי להפעיל אותם באחריות בסביבת ייצור.
בניית סוכני AI אמינים עבור זרימות עבודה ארגוניות
כיצד לעצב סוכנים אוטונומיים שמטפלים במורכבות בעולם האמיתי, מתאוששים מתקלות ומשתלבים עם מערכות ארגוניות קיימות בקנה מידה.
AI סוכן לעומת אוטומציה מסורתית: מדוע ההבחנה חשובה
הבנת הספקטרום מאוטומציה מבוססת כללים ועד טייסי משנה ועד סוכנים אוטונומיים לחלוטין, ומדוע ארגונים צריכים בינה מלאכותית שפועלת במקום רק מציעה.
תגובות
אין תגובות עדיין. היה הראשון!