A Google Gemini Enterprise AI-ügynökei 34%-kal pontosabban találnak meg válaszokat

A Google Research bemutatta új, ügynök alapú RAG (Retrieval-Augmented Generation) keretrendszerét, amely a Gemini Enterprise Agent Platform részét képezi. Az újítás a Cross-Corpus Retrieval funkciót erősíti, amely jelenleg nyilvános előzetesben érhető el. Célja, hogy orvosolja a vállalati keresőrendszerek ismert problémáját, ahol a standard, egylépcsős RAG nem képes kezelni a több forrásból származó, többlépcsős lekérdezéseket. (MarkTechPost)

Az Agentic RAG keretrendszer képes terveket készíteni, okokat mérlegelni és iteratívan interakcióba lépni az adatforrásokkal, hogy összetett lekérdezésekre megbízhatóbb és pontosabb válaszokat adjon. A Google verziója, a Gemini Enterprise Agent Platformon futó Cross-Corpus Retrieval, több ügynököt használ, amelyek együttműködnek. Kulcsfontosságú különbsége, hogy a válasz generálása előtt egy Sufficient Context Agent ellenőrzi, hogy elegendő kontextus áll rendelkezésre.

Kapcsolódó: AI-ügynökök fejlesztése

A keretrendszer a ténybeli pontosságot akár 34%-kal növeli a standard RAG-hoz képest. A Google kutatócsoportja belső, saját adatkészleteken is tesztelte a rendszert, és jobb megalapozottságot, valamint fejlettebb érvelési pontosságot tapasztaltak doménspecifikus feladatok esetén. A multi-agítens architektúra egy szervezett kutatási osztályhoz hasonlítható, ahol az Orchestrator, a Planner Agent, a Query Rewriter és a Search Fanout Agent dolgozik együtt a válaszok előállításán.

Kapcsolódó: Gemini teljesítményteszt

A keretrendszer kulcsfontosságú különbsége az állandóság: tudja, ha információ hiányzik, és tovább keres. Ez megakadályozza, hogy a modell találgasson vagy korai „nincs elegendő információm” válaszokat adjon. Ez az iteratív keresés a Sufficient Context Agent-től ered, amely elemzi a lekérdezett adatokat, és pontos visszajelzést ad a hiányzó részekről. A tesztek során a cross-corpus beállításban a rendszer 90,1%-os pontossággal válaszolt a FramesQA lekérdezéseire, miközben négy forrás közül választott.

Kapcsolódó: Autonóm kutatás