微信扫码
与创始人交个朋友
我要投稿
报告人:Jerry Liu
报告人信息:LlamaIndex CEO
报告主题:“知识助手的尽头是Multi-Agents!”
主题原文:“The Future of Knowledge Assistants”
报告概要内容如下:
知识助手的演进:为了超越简单的搜索和问答,知识助手需要发展更高级的数据和检索模块、单智能体查询流程,以及多智能体任务解决者。
数据的重要性:高质量的数据是构建有效知识助手的关键。数据解析、分块和索引等数据处理步骤对于减少错误和提高性能至关重要。
基础RAG的局限性:检索增强生成(RAG)作为知识助手的起点,提供了基础的数据索引和简单的问答功能。然而,它在理解复杂查询、规划任务和使用工具方面存在局限。
单智能体的高级流程:通过引入工具使用、动态规划与执行、对话记忆等元素,单智能体可以处理更复杂的任务,但可能伴随着更高的成本和延迟。
Agentic RAG:将数据接口视为工具,利用智能体的推理循环来解决复杂任务,构建能够处理复杂问题的个性化问答系统。
Multi-Agents的优势:多智能体系统通过专业化、并行化处理任务,优化成本和延迟,但同时也带来了服务架构和协调的挑战。
Llama Agents的架构:将每个智能体视为独立的服务,通过消息队列进行通信,并通过控制平面进行编排,实现了封装性、模块性和标准化API接口。
Llama Agents的推出:Llama Agents作为微服务的智能体,提供了易于部署、可扩展性和资源管理的优势,并且已经以Alpha预览模式发布。
LlamaCloud的开放:LlamaCloud作为一个提供高级非结构化数据处理的平台,为LLMs提供了更强大的支持,并且已经开放了等待名单。
未来展望:知识助手的未来将朝着更智能、更灵活、更高效的方向发展,通过单智能体和多智能体的协同工作,能够解决更广泛的任务和问题。
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2024-09-19
LlamaIndex报告:未来Agentic App,不仅是RAG
2024-08-28
对于初学者,该如何选择 LlamaIndex 与 LangChain ?
2024-08-15
【Agent智能体指北】LlamaIndex 工作流:一种创建复杂 AI 应用程序的新方法
2024-08-09
本地部署Perplexity 克隆:使用Llama 3.1实现高效搜索
2024-08-05
Llamaindex推出workflow应对复杂LLM应用构建,以及技术实现从图(Graph)转向事件驱动(EDA)原因解析
2024-07-20
如何使用 Llama 3 构建本地文件生成式搜索引擎(附源码&文档)
2024-07-19
Langchain与LlamaIndex应该选哪个
2024-07-15
LangChain 与 LlamaIndex:生成式 AI 领域的双雄对决
2024-07-09
2024-04-17
2024-06-05
2024-04-30
2024-04-20
2024-04-19
2024-07-09
2024-04-25
2024-05-09
2024-06-17
2024-08-28
2024-07-19
2024-07-15
2024-07-15
2024-07-09
2024-06-24
2024-06-20
2024-06-17