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Adaptive Agentic RAG

Adaptive Agentic RAG

Adaptive RAG想法：會根據傳入的查詢複雜度來動態調整處理的策略，白話就是會先看一眼這個問題的難易度，看要丟給誰去做處理

調整Adaptive RAG方法：

  • Straightforward Queries(直接查詢)

  • Simple Queries

  • Complex Queries(複雜查詢)

工作流程：

  • Classifier Role(分類器角色)

    • 用比較小的LLM來看問題的難易度

    • 會自動標記資料集進行訓練，資料集可能來自過去LLM的結果或是查詢模式

  • Dynamic Strategy Selection(動態策略選擇)

    • 非常簡單問題直接給LLM

    • 簡單問題，就用單步檢索過程取得上下文

    • 複雜問題，啟動多步驟檢索，確保迭代改進和增強推理

  • LLM Integration(LLM整合)

    • 將檢索到的資訊做同整

    • 與分類器之間可分別複雜查詢進行細化

特點與優勢：

  • Dynamic Adaptability(動態適應性)

  • Resource Efficiency(資源效率)

  • Enhanced Accuracy(提高準確性)

  • Flexibility(靈活性)

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