DeepRAG

Mit dem DeepRAG- Tool können Agents mithilfe von Retrieval Augmented Generation (RAG) Informationen in großen PDF- und Textdateien analysieren und zusammenfassen. Es wurde für Szenarien entwickelt, in denen Sie umfassende, durch Zitate unterstützte Antworten benötigen, die aus langen Inhalten wie Berichten, Handbüchern, Richtlinien oder Forschungsdokumenten abgeleitet sind.

DeepRAG erfasst ein oder mehrere Dokumente, die zur Laufzeit bereitgestellt werden, und führt einen semantischen Abruf über ihren Inhalt durch. Basierend auf der von Ihnen definierten Aufgabe werden relevante Informationen zu einer kohärenten Antwort zusammengefügt und optional Zitate enthalten, die auf die Quelldokumente verweisen.

Typische Anwendungsfälle sind:

• Zusammenfassen von großen Dokumenten oder Sammlungen von Dokumenten
• Beantworten komplexer Fragen basierend auf Quelltext
• Vergleichen oder Zusammenführen von Informationen über mehrere Abschnitte oder Dateien hinweg
• Erstellung von Ausgaben im Forschungsstil mit nachverfolgbaren Zitaten

Weitere Informationen finden Sie unter Best Practices für DeepRAG und Batch-Transformation: JIT im Vergleich zu indexbasierten Strategien.

Datenquellen

DeepRAG unterstützt Just-in-Time-Dateieingaben (JIT).

• Dateien werden direkt über Agent-Eingaben bereitgestellt.
• Nur PDF- und Textdateien werden unterstützt.
• Es ist keine Indexerstellung oder Einrichtung eines externen Speichers erforderlich.

Konfigurieren des DeepRAG-Tools

Fügen Sie das DeepRAG-Tool hinzu

1. Öffnen Sie Ihren Agent im Designmodus.
2. Fügen Sie aus der Liste der integrierten Tools DeepRAG zum Agent hinzu.

Nach dem Hinzufügen wird das DeepRAG-Tool als dedizierter Toolknoten angezeigt, den Sie im rechten Bereich konfigurieren können.

Eingaben konfigurieren

Zur Entwurfszeit wird definiert, wie DeepRAG die bereitgestellten Dokumente analysieren soll:

• Quelldatei : Wählen Sie die Datei oder Dokumenteingabe aus, die DeepRAG analysieren soll. Zur Runtime wird dies in das bereitgestellte Dokument aufgelöst, wenn der Agent ausgeführt wird.

  Hinweis:

  Sie müssen ein Dateityp-Argument in Data Manager konfigurieren.

• DeepRAG-Aufgabe – Beschreiben Sie, was der Agent in den Dokumenten recherchieren soll. Dies umfasst in der Regel:

  • Nach welchen Informationen gesucht werden soll
  • So wird die Ausgabe synthetisiert oder strukturiert
  • Ob und wie auf Quellen verwiesen werden soll

• Dateierweiterung – Geben Sie den erwarteten Dateityp an. Dies hilft DeepRAG, die richtige Dokumentanalysestrategie anzuwenden.

• Zitate aktivieren – Wenn diese Option aktiviert ist, fügt das Tool Zitate in die Ausgabe ein, die auf die während der synthetischen Verwendung verwendeten Quelldokumente verweisen.

  

Ausführen des DeepRAG-Tools

Wenn Sie den Agent ausführen oder debuggen, wird DeepRAG als Teil der Agentenausführung ausgeführt:

• Das Eingabedokument wird geladen und geparst.
• Relevante Abschnitte werden basierend auf der Aufgabendefinition abgerufen.
• Das Modell synthetisiert eine Antwort, die auf dem abgerufenen Inhalt basiert.
• Eine Ausgabe wird generiert, optional mit Zitaten.

Während der Ausführung wird DeepRAG in der Ausführungsablaufverfolgung als dedizierter Toolaufruf angezeigt. Sie können diesen Schritt erweitern, um detaillierte Runtime-Informationen anzuzeigen.

Überprüfen von Ausführungsdetails

In der Ausführungsablaufverfolgung wird das DeepRAG- Tool als dedizierter Toolaufruf angezeigt. Sie können es erweitern, um Folgendes zu überprüfen:

• Eingabe – Das Quelldokument, einschließlich Dateiname, Typ und Metadaten, sowie die Abfrage, die zur Anleitung des Abrufs und der Zusammenfassung verwendet wird.
• Ausgabe - Die generierte Antwort, einschließlich eines Array-Zitierens, wenn diese Option aktiviert ist.

Dank dieser Sichtbarkeit können Sie nachvollziehen, wie die Antwort erzeugt wurde und welche Quellinhalte zur endgültigen Ausgabe beigetragen haben.