Агентный поиск информации: как использовать ИИ-агентов для эффективного поиска информации

Узнайте, как использовать агентов ИИ для поиска информации в корпусе документов.

Делиться

Поиск информации — важная задача, решение которой критически важно, учитывая огромное количество контента, доступного сегодня. Например, поиск информации происходит каждый раз, когда вы ищете что-то в Google или задаёте вопрос в ChatGPT. Информация, которую вы ищете, может представлять собой закрытый набор документов или весь интернет.

В этой статье я расскажу об агентном поиске информации, а также о том, как изменился этот процесс с появлением степеней магистра права (LLM) и, в частности, с появлением ИИ-агентов, которые обладают гораздо большими возможностями поиска информации, чем мы видели до сих пор. Сначала я расскажу о RAG, поскольку это основополагающий блок в агентном поиске информации. Затем я продолжу, рассмотрев в общих чертах, как ИИ-агенты могут использоваться для поиска информации.

Зачем нам нужен агентурный поиск информации

Поиск информации — сравнительно старая задача. TF-IDF — первый алгоритм, используемый для поиска информации в большом массиве документов. Он индексирует документы на основе частоты встречаемости слов в конкретных документах и частоты их встречаемости во всех документах.

Если пользователь ищет слово, и это слово часто встречается в нескольких документах, но редко во всех документах, это указывает на высокую релевантность этих нескольких документов.

Поиск информации — критически важная задача, поскольку, будучи людьми, мы так зависим от быстрого поиска информации для решения различных задач. Эти задачи могут быть следующими:

• Как приготовить определенное блюдо
• Как реализовать определенный алгоритм
• Как добраться из пункта А в пункт Б

Источник: towardsdatascience.com