Архітектура AI-агентів від Карпаті: локальна база знань замість контекстного вікна

TL;DR

• •AI-агенти з локальною базою знань замість загальної пам'яті.
• •Зменшення витрат на обчислення та зберігання даних.
• •Потребує ефективної організації файлів та індексації.

Як це змінить підхід до AI-агентів?

Замість того, щоб кожен раз тягнути дані з загальної пам'яті, агенти будують живу базу знань, яка зберігається. Це дозволяє агентам навчатися на власному досвіді та ефективніше використовувати інформацію.

Ключова ідея - це цикл. Кожен запит покращує вікі. Ефект накопичується.

AI-агент — програмний агент, який використовує штучний інтелект для виконання завдань.

Для кого це і за яких умов (масштаб бізнесу, бюджет, необхідна команда)

Це рішення підходить для команд, які експериментують з AI-агентами та шукають способи масштабування без великих витрат на контекстні вікна. Для реалізації потрібна команда з досвідом в організації даних, індексації та пошуку.

Бюджет залежить від обсягу даних та складності завдань, але в цілому, це рішення може бути значно дешевшим, ніж використання великих мовних моделей з великими контекстними вікнами.

Альтернативи

• •LlamaIndex: платформа для індексування та пошуку даних для LLM. Дорожче, але простіше у використанні.
• •Langchain: фреймворк для розробки LLM-застосунків. Більш гнучкий, але потребує більше коду.