Agentic RAG：有什么大惊小怪的？

快速阅读: 《Dell Technologies》消息，主动型人工智能因其高自主性备受关注。文章探讨了主动型AI的应用场景、价值流映射及RAG技术，强调其在简化流程和提升决策中的作用。戴尔科技与英伟达合作，助力企业实践主动型人工智能。

对主动型人工智能（主动型AI）的兴趣日益浓厚。戴尔全球首席技术官兼首席人工智能官约翰·罗伊斯甚至将“主动型”一词定为年度词汇。这一切的背后到底隐藏着什么？我们又该如何充分利用主动型人工智能？主动型人工智能的潜力显而易见。谁能拒绝一个能够自主处理重复且低价值任务的人工智能助手呢？商业领袖们已经开始思索如何让核心职能更具响应力和效率，将人力资源集中于更为复杂且高价值的操作中。

**什么是主动型人工智能及为何如此重要？**

首先，让我们来明确这个术语。主动型人工智能技术是大型语言模型（LLMs）的升级版，这些模型驱动生成式人工智能系统。与传统的大型语言模型不同，在主动型人工智能中，你提供的是总体指导，而主动型人工智能系统则会自行将问题拆解为一系列任务，并评估每个任务的结果以进一步推动进程并得出最终结论。关键在于，主动型人工智能系统相较于早期的人工智能方法提供了更高的自主性。

**识别适合主动型人工智能的任务**

哪些任务最适合主动型人工智能呢？随着时间推移，这种可能性将变得十分广泛，但目前这项技术仍处于起步阶段，因此你可能需要优先考虑那些无需过于担心代理偏离正轨的任务。可以考虑那些琐碎且低价值的任务，这类任务通常令从业者感到枯燥乏味，尤其是在高价值功能与从业者直接相关的场景下。例如，你可以尝试为销售团队提供行政支持（比如处理费用报告或总结客户网络信息）的主动型解决方案。

**通过价值流映射简化工作流程**

第一步便是仔细审视你的高价值业务职能，区分哪些任务具有价值，哪些是繁琐的。戴尔的服务专家可以协助采用一种名为价值流映射的工作流工程方法。通过价值流映射，戴尔的专业人员会与你合作，确定在哪里以及如何通过通知、执行或自动化来简化、加速和改进操作流程。这有助于你明确工作流的哪些部分能够从中受益最大。

**开始使用主动型人工智能：RAG的作用**

既然你已经明确了想要在何处集中主动型人工智能，那么接下来的问题是如何最好地启动这项技术呢？许多组织已经通过检索增强生成（RAG）开始了人工智能之旅。借助RAG，你可以为特定用例整合特定的企业数据，从而使大型语言模型的查询获得更好的上下文特定响应。如今，已有主动型RAG解决方案问世，这是开始运用主动型人工智能的理想方式。

**主动型RAG：增强决策与见解**

主动型RAG：工作流改进

**主动型RAG是如何运作的？**

主动型RAG通过优化RAG响应的检索和价值来改进工作流。这些自动化工作流自主地利用附加数据的增强见解，以优化RAG响应。其中一个代理专注于从网络检索更通用的信息以获取更广泛的背景，而另一个代理则专注于检索你添加到RAG解决方案中的企业数据，以提供更精准的响应。这些自动化工作流不仅能改善决策制定，还能提供更清晰的多模态输出，包括图表、图像和表格。

**主动型RAG的实际应用**

去年，戴尔科技公司推出了RAG解决方案和专业服务，以便IT组织更容易试验RAG，这是与英伟达合作的戴尔人工智能工厂的一部分。基于这一基础，客户现在可以通过戴尔人工智能工厂与英伟达扩展其RAG解决方案。当然，我们也在扩展我们的RAG加速服务，以支持主动型RAG并迅速部署解决方案，积累主动型人工智能的实践经验。因此，正如RAG是从数据中获取洞察力的有效途径一样，主动型RAG是从这些洞察力中提炼并获得主动型人工智能经验的良好方法。

**戴尔科技：主动型人工智能创新的伙伴**

若想了解更多，请访问戴尔科技公司在英伟达GTC的展台，我们将展示这一解决方案，你还可以与我们的专业服务团队的AI专家面对面交流。查看我们的AI专业服务，它可以在每个阶段加速你的AI成果。向你的戴尔代表咨询更多详情。

(以上内容均由Ai生成)