DeepRAG

L'outil DeepRAG permet aux agents d'analyser et de résumer des informations contenues dans des fichiers PDF et texte volumineux à l'aide de la génération augmentée de récupération (RAG). Il est conçu pour les scénarios où vous avez besoin de réponses dérivées complètes et basé sur des citations, à partir de contenus longs, tels que des rapports, des manuels, des politiques ou des documents de recherche.

DeepRAG ingère un ou plusieurs documents fournis au moment de l'exécution et effectue une récupération sémantique dans leur contenu. En fonction de la tâche que vous avez définie, il résume les informations pertinentes en une réponse cohérente et peut éventuellement inclure des citations faisant référence aux documents sources.

Les cas d'utilisation typiques incluent :

• Résumer de grands documents ou de collections de documents
• Répondre à des questions complexes ancrées dans le matériel source
• Comparer ou résumer des informations sur plusieurs sections ou fichiers
• Produire des résultats de style recherche avec des citations traçabilité

Pour plus de détails, reportez-vous aux Meilleures pratiques pour DeepRAG et Batch Transform : JIT vs. stratégies basées sur des index.

Sources de données

DeepRAG prend en charge les entrées de fichiers JIT.

• Les fichiers sont fournis directement via les entrées de l'agent.
• Seuls les fichiers PDF et textes sont pris en charge.
• Aucune création d’index ni configuration de stockage externe n’est requise.

Configurer l'outil DeepRAG

Ajouter l’outil DeepRAG

1. Ouvrez votre agent en mode conception.
2. Dans la liste des outils intégrés, ajoutez DeepRAG à l'agent.

Une fois ajouté, l’outil DeepRAG apparaît sous la forme d’un nœud d’outil dédié que vous pouvez configurer à partir du panneau de droite.

Configurer les entrées

Au moment de la conception, vous définissez comment DeepRAG doit analyser les documents fournis :

• Fichier source : sélectionnez le fichier ou l'entrée de document que DeepRAG doit analyser. Au moment de l'exécution, cela est résolu dans le document fourni lorsque l'agent s'exécute.

  Remarque :

  Vous devez configurer un argument de type de fichier dans le Data Manager.

• Tâche DeepRAG : décrivez ce que l'agent doit rechercher dans les documents. Cela comprend généralement :

  • Quelles informations rechercher
  • Comment résumer ou structurer la sortie
  • Détermine si et comment référencer les sources

• Extension de fichier : spécifiez le type de fichier attendu. Cela permet à DeepRAG d'appliquer la stratégie d'analyse de documents appropriée.

• Activer les citations : lorsque l’option est activée, l’outil inclut des citations dans la sortie qui font référence aux documents sources utilisés lors de la synthèse.

  

Exécuter l'outil DeepRAG

Lorsque vous exécutez ou déboguez l'agent, DeepRAG exécute dans le cadre de l'exécution de l'agent :

• Le document d’entrée est chargé et analysé.
• Les sections pertinentes sont récupérées en fonction de la définition de la tâche.
• Le modèle résume une réponse ancrée dans le contenu récupéré.
• Une sortie est générée, incluant éventuellement des citations.

Lors de l'exécution, DeepRAG s'affiche dans le traçage de l'exécution sous la forme d'un appel d'outil dédié. Vous pouvez développer cette étape pour inspecter les informations de runtime détaillées.

Inspecter les détails de l’exécution

Dans le traçage d'exécution, l'outil DeepRAG apparaît sous la forme d'un appel d'outil dédié. Vous pouvez l’étendre pour consulter :

• Entrée : le document source, ce qui inclut le nom du fichier, le type de fichier, les métadonnées, ainsi que la requête utilisée pour guider la récupération et la synthèse.
• Sortie : la réponse générée, y compris les citations de tableau lorsqu’elle est activée.

Cette visibilité vous aide à comprendre comment la réponse a été produite et quel contenu source a contribué à la sortie finale.