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LlamaIndex报告：未来Agentic App，不仅是RAG

发布日期：2024-09-19 13:04:19 浏览次数： 1549

LlamaIndex CEO于2024.9.10的主题演讲：

演讲主题：“Building an Advanced Knowledge Assistant”

演讲者：

姓名：Jerry Liu

职位：LlamaIndex CEO

内容速递：

1、LlamaIndex的愿景：- 致力于创造一个全能的知识助手，它能够灵活应对从简单咨询到复杂研究的各类查询。- 兼容多种查询形式，无论是直截了当的问题、深入的探讨还是详尽的研究任务。- 提供多样化的输出，从简洁答复到详尽的结构化数据，再到全面的研究报告。
2、LLM应用的新生态：- 突出企业开发团队在构建LLM应用时的独特优势。- 探讨了在应用生产化过程中面临的挑战，包括数据隐私、安全性和系统的可扩展性。
3、LlamaIndex的核心竞争力：- 提供尖端的数据检索和处理功能。- 支持对复杂输入的深入分析和智能决策制定。- 旨在打造一个可灵活扩展的全栈应用程序。
4、数据与检索的核心地位：- 强调了优质数据在开发高效LLM应用中的关键作用。- 详细介绍了数据的ETL流程，包括数据的结构化提取和语义搜索技术。
5、驾驭复杂文档的挑战：  - 探讨了对复杂文档进行分类和解析的挑战。- 介绍了LlamaParse，一款专为减少LLM生成的幻觉而设计的高级文档解析工具。
6、Agent的推理与输出艺术：  - 阐述了如何处理复杂的输入，包括内容总结、比较分析和多方面问题解答。- 讲解了Agent如何进行决策制定和输出生成，包括自动化决策支持和报告自动生成。
7、多模态报告的创新：  - 展示了如何制作包含文本和图像的丰富结构化输出。
8、客户支持与行动Agent的新境界：  - 展示了如何利用Agent直接提升客户问题的解决率。- 讨论了行动Agent的潜力与风险，以及人类在这一循环中的关键角色。
9、生产就绪的部署策略：  - 讨论了在生产环境中部署Agent所需的架构和基础设施。- 介绍了将Agent工作流作为微服务部署的方法，以及支持这一过程的工具和平台。
10、展望未来：- 提前预告了即将推出的Agent调试器和一键部署工具，这些工具将极大简化Agent的开发和部署过程。

演讲概要：

RAG技术的基础和局限性：

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过检索相关信息并生成回答，为构建知识助手应用提供了基础。

基础RAG的局限性在于数据处理、检索接口、查询理解和规划、功能调用或工具使用、状态记忆等方面。

建设更好的知识助手App：

强调在RAG基础上，需要关注高质量数据和检索、复杂输入的Agent推理、Agent决策制定和输出生成。

高质量数据和检索：

任何大型语言模型（LLM）应用的质量都取决于其数据质量。

介绍了数据清洗、结构化提取和语义搜索的重要性。

复杂文档处理：

讨论了复杂文档（如嵌入表格、图表、不规则布局）的挑战。

介绍了LlamaIndex的文档解析技术。

LlamaParse：LlamaParse是一个先进的文档解析器，专门用于减少LLM幻觉。已被超过20,000名独立用户处理超过2500万页。

Agent推理和复杂输入：

通过工具使用、查询规划、记忆和反思来处理复杂输入。

Agent决策制定和输出生成：

讨论了自动化决策制定和输出生成的概念，以及如何通过结构化输出和功能调用来实现。

未来展望：

智能体应用（Agentic App）：

描述了可扩展的全栈应用，即在生产环境中运行Agent所需的架构和基础设施组件。

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