Databricks: многошаговые ИИ-агенты эффективнее RAG-систем
Исследование Databricks показало, что многошаговые ИИ-агенты превосходят однозапросные RAG-системы в задачах, требующих анализа разных источников данных.
Исследование Databricks показывает, что многошаговые ИИ-агенты стабильно превосходят однозапросные RAG-системы. Это касается ситуаций, когда ответы требуют объединения информации из баз данных и документов.
Команды, занимающиеся созданием ИИ-агентов, сталкиваются с проблемой: вопросы, требующие объединения структурированных данных с неструктурированным контентом, например, цифр продаж с отзывами клиентов, ломают однозапросные RAG-системы. Новое исследование Databricks указывает на решение этой проблемы с помощью более сложных моделей.