大模型多模态工作流程中的图增强应用

多模态工作流程中的图增强应用
图增强智能体RAG（GEAR）将图结构与检索机制相结合，使其在多模态工作流程中特别有效，在这些流程中，相互关联的数据源至关重要。

用例：市场调查生成 GEAR能够为营销活动合成文本、图像和视频。例如，当查询“环保产品的新兴趋势有哪些？”时，它会生成一份详细的报告，其中包含客户偏好、竞争对手分析和多媒体内容。

关键优势：

多模态能力

：整合文本、图像和视频数据以生成全面的输出。

增强创造力

：为营销和娱乐领域生成创新的想法和解决方案。

动态适应性

：适应不断变化的市场趋势和客户需求。

智能体RAG系统的应用涵盖了广泛的行业，展示了它们的多功能性和变革潜力。从个性化的客户支持到自适应教育和图增强的多模态工作流程，这些系统解决了复杂、动态和知识密集型的挑战。通过整合检索、生成和智能体智能，智能体RAG系统为下一代人工智能应用铺平了道路。

8. 智能体RAG的工具和框架
智能体检索增强生成（RAG）系统代表了检索、生成和智能体智能相结合的重大演进。这些系统通过集成决策、查询重构和自适应工作流程，扩展了传统RAG的能力。以下工具和框架为开发智能体RAG系统提供了强大的支持，满足了现实世界应用的复杂需求。

关键工具和框架：

LangChain和LangGraph

：LangChain提供了用于构建RAG管道的模块化组件，无缝集成检索器、生成器和外部工具。LangGraph通过引入基于图的工作流程进行补充，支持循环、状态持久化和人在回路的交互，在智能体系统中实现了复杂的编排和自我校正机制。

LlamaIndex

：LlamaIndex的智能体文档工作流程（ADW）实现了文档处理、检索和结构化推理的端到端自动化。它引入了一种元智能体架构，其中子智能体管理较小的文档集，通过顶级智能体进行协调，以完成合规性分析和上下文理解等任务。

Hugging Face Transformers和Qdrant

：Hugging Face提供了用于嵌入和生成任务的预训练模型，而Qdrant通过自适应向量搜索功能增强了检索工作流程，使智能体能够通过在稀疏和密集向量方法之间动态切换来优化性能。

CrewAI和AutoGen

：这些框架侧重于多智能体架构。CrewAI支持分层和顺序流程、强大的内存系统和工具集成。AG2（以前称为AutoGen）在多智能体协作方面表现出色，对代码生成、工具执行和决策提供了高级支持。

OpenAI Swarm框架

：这是一个为符合人体工程学、轻量级多智能体编排而设计的教育框架，强调智能体的自主性和结构化协作。

与Vertex AI结合的智能体RAG

：由谷歌开发的Vertex AI与智能体检索增强生成（RAG）无缝集成，提供了一个构建、部署和扩展机器学习模型的平台，同时利用先进的人工智能能力实现强大的、上下文感知的检索和决策工作流程。

语义内核（Semantic Kernel）

：微软的开源软件开发工具包（SDK），它将大语言模型（LLMs）集成到应用程序中。它支持智能体模式，能够创建用于自然语言理解、任务自动化和决策的自主人工智能智能体。它已被用于ServiceNow的P1事件管理等场景，以促进实时协作、自动化任务执行和无缝检索上下文信息。

用于智能体RAG的亚马逊云服务（Amazon Bedrock）

：Amazon Bedrock为实现智能体检索增强生成（RAG）工作流程提供了强大的平台。

IBM Watson和智能体RAG

：IBM的watsonx.ai支持构建智能体RAG系统，例如使用Granite – 3 – 8B – Instruct模型，通过集成外部信息来回答复杂查询并提高回复准确性。

Neo4j和向量数据库

：Neo4j是一个著名的开源图数据库，在处理复杂关系和语义查询方面表现出色。与Neo4j一起，向量数据库（如Weaviate、Pinecone、Milvus和Qdrant）提供了高效的相似性搜索和检索功能，构成了高性能智能体检索增强生成（RAG）工作流程的基础。

9. 基准测试和数据集
当前的基准测试和数据集为评估检索增强生成（RAG）系统（包括具有智能体和基于图的增强功能的系统）提供了有价值的见解。虽然有些是专门为RAG设计的，但其他的则经过调整，用于在不同场景中测试检索、推理和生成能力。数据集对于测试RAG系统的检索、推理和生成组件至关重要。表3讨论了一些基于RAG评估下游任务的关键数据集。

基准测试通过提供结构化任务和指标，在标准化RAG系统评估方面发挥着关键作用。以下基准测试尤为相关：

BEIR（信息检索基准测试）

：一个通用的基准测试，用于评估各种信息检索任务上的嵌入模型，涵盖生物信息学、金融和问答等17个不同领域的数据集。

MS MARCO（微软机器阅读理解）

：专注于段落排序和问答，这个基准测试广泛用于RAG系统中的密集检索任务。

TREC（文本检索会议，深度学习赛道）

：提供用于段落和文档检索的数据集，强调检索管道中排序模型的质量。

MuSiQue（多跳顺序提问）

：一个用于跨多个文档进行多跳推理的基准测试，强调从不相关的上下文中检索和合成信息的重要性。

2WikiMultihopQA

：一个用于基于两篇维基百科文章的多跳问答任务的数据集，侧重于跨多个来源连接知识的能力。

AgentG（用于知识融合的智能体RAG）

：专为智能体RAG任务定制，这个基准测试评估跨多个知识库的动态信息合成能力。

HotpotQA

：一个多跳问答基准测试，需要在相互关联的上下文中进行检索和推理，非常适合评估复杂的RAG工作流程。

RAGBench

：一个大规模、可解释的基准测试，包含来自行业领域的100,000个示例，以及用于可操作RAG指标的TRACe评估框架。

BERGEN（检索增强生成基准测试）

：一个用于系统地对RAG系统进行标准化实验的库。

FlashRAG工具包

：实现了12种RAG方法，并包含32个基准测试数据集，以支持高效和标准化的RAG评估。

GNN – RAG

：这个基准测试在节点级和边级预测等任务上评估基于图的RAG系统，侧重于知识图谱问答（KGQA）中的检索质量和推理性能。