Agent AI + RAG = inteligentne systemy przyszłości?

Wprowadzenie do agentów AI i technologii RAG

Współczesna sztuczna inteligencja dynamicznie się rozwija, a jednym z jej najciekawszych kierunków jest tworzenie inteligentnych systemów opartych na agentach AI oraz technologiach Retrieval-Augmented Generation (RAG). Choć oba podejścia służą zwiększaniu zdolności maszyn do rozumienia i generowania treści, różnią się zakresem działania oraz typowymi zastosowaniami.

Agenci AI to autonomiczne jednostki programowe, które potrafią podejmować decyzje, planować działania i wchodzić w interakcje ze środowiskiem lub użytkownikami. Ich zadaniem jest nie tylko reagowanie na polecenia, ale także inicjowanie działań na podstawie własnych celów i reguł. Przykładem może być agent zarządzający rezerwacją podróży, który automatycznie wyszukuje najlepsze loty i hotele według określonych preferencji użytkownika.

Z kolei technologia RAG łączy zalety dużych modeli językowych (LLM) z mechanizmami pobierania informacji z zewnętrznych źródeł wiedzy. Dzięki temu systemy oparte na RAG nie są ograniczone do wiedzy zakodowanej podczas ich trenowania i mogą dynamicznie korzystać z najaktualniejszych danych. Typowym przykładem zastosowania jest chatbot, który odpowiada na pytania użytkowników w oparciu o aktualne artykuły, dokumenty lub bazy wiedzy.

Podstawową różnicą między agentami AI i technologią RAG jest zatem ich funkcjonalność: agenci skupiają się na złożonym podejmowaniu decyzji i realizacji zadań, natomiast RAG wzbogaca generację tekstu o aktualne i odpowiednie informacje pochodzące z zewnętrznych źródeł.

W kolejnych częściach przyjrzymy się dokładniej, jak działa każdy z tych elementów oraz jak ich połączenie może zrewolucjonizować przyszłość inteligentnych systemów.

Czym jest Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to technika hybrydowa, która łączy możliwości dużych modeli językowych (LLM) z wyszukiwaniem informacji w zewnętrznych źródłach danych. Zamiast polegać wyłącznie na wiedzy zapisanej w parametrach modelu, RAG umożliwia dynamiczne pobieranie aktualnych lub specjalistycznych informacji z baz danych, dokumentów czy innych repozytoriów wiedzy.

Kluczową różnicą między klasycznym generowaniem tekstu a podejściem RAG jest to, że w RAG model nie "zgaduje" odpowiedzi na podstawie wyuczonych wzorców, ale aktywnie wspiera się odnalezionymi treściami. Dzięki temu generowane odpowiedzi są bardziej aktualne, trafne i dostosowane do specyficznych potrzeb użytkownika.

Główne zastosowania RAG obejmują m.in.:

• Tworzenie systemów odpowiadających na pytania na podstawie dokumentacji technicznej.
• Budowę zaawansowanych chatbotów obsługujących klientów w oparciu o firmowe bazy wiedzy.
• Wspieranie analityki biznesowej poprzez dostarczanie kontekstowych podsumowań dużych zbiorów danych.

W praktyce RAG składa się z dwóch głównych komponentów: mechanizmu wyszukiwania (retrievera), który lokalizuje najbardziej odpowiednie informacje, oraz generatora odpowiedzi, który na ich podstawie tworzy końcowy tekst. To połączenie zapewnia agentom AI dostęp do nieograniczonego zasobu wiedzy bez konieczności ciągłego trenowania ogromnych modeli.

Jak działa mechanizm RAG – krok po kroku

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to technika łącząca dwa kluczowe elementy: odzyskiwanie informacji (retrieval) oraz generowanie treści (generation). Mechanizm ten pozwala modelom językowym na dostęp do rozbudowanych baz wiedzy podczas generowania odpowiedzi, zwiększając dokładność i aktualność informacji. Poniżej przedstawiamy główne etapy działania RAG:

• 1. Przyjęcie zapytania – System otrzymuje zapytanie użytkownika lub inny bodziec wymagający odpowiedzi.
• 2. Retrieval (wyszukiwanie) – Specjalny komponent wyszukuje najbardziej trafne dokumenty lub fragmenty informacji z wcześniej zindeksowanej bazy danych.
• 3. Łączenie informacji – Znalezione dokumenty są dołączane jako kontekst do zapytania.
• 4. Generation (generowanie) – Model językowy, mając dostęp do wzbogaconego kontekstu, generuje spójną i precyzyjną odpowiedź.

Oto uproszczony schemat działania RAG w formie tabeli:

Aby lepiej zobrazować ten proces, poniżej znajduje się minimalny przykład kodu w Pythonie wykorzystujący pseudo-implementację RAG:

query = "Jak działa fotosynteza?"
retrieved_docs = retriever.search(query)
augmented_input = combine(query, retrieved_docs)
response = generator.generate(augmented_input)
print(response)

Podstawową różnicą między tradycyjnymi modelami a systemami RAG jest to, że w klasycznym podejściu modele bazują wyłącznie na wiedzy zakodowanej podczas treningu, natomiast RAG dynamicznie sięga po aktualne dane z zewnętrznych źródeł, co czyni je bardziej elastycznymi i aktualnymi w odpowiedziach. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej i nauczyć się tworzyć własne rozwiązania oparte na RAG, zapraszamy do udziału w naszym szkoleniu Zaawansowane techniki RAG w praktyce.

Agenci AI: definicja i podstawowe funkcje

Agenci AI to autonomiczne systemy oprogramowania, które potrafią podejmować decyzje, wykonywać zadania i reagować na zmieniające się warunki na podstawie ustalonych celów i dostępnych informacji. W odróżnieniu od statycznych modeli AI, agenci wykazują się zdolnością do planowania, działania w środowisku oraz uczenia się na podstawie doświadczeń.

Podstawowe funkcje agentów AI obejmują:

• Percepcję – zbieranie danych ze środowiska (np. użytkownik, baza wiedzy, sensory).
• Rozumowanie – analizę danych i wyciąganie wniosków na podstawie zadanych reguł lub modeli uczenia.
• Planowanie – ustalanie sekwencji działań prowadzących do osiągnięcia określonych celów.
• Działanie (aktywacja) – wykonanie zaplanowanych operacji w środowisku lub wobec użytkownika.
• Uczenie się – adaptację strategii na podstawie wyników wcześniejszych działań.

Aby lepiej zobrazować ich charakterystykę, poniższa tabela porównuje agenta AI z tradycyjnym modelem AI:

Przykładem prostego agenta AI w Pythonie może być kod reagujący na proste polecenia użytkownika:

class SimpleAgent:
    def perceive(self, input_text):
        if "weather" in input_text:
            return "fetch_weather"
        else:
            return "unknown_command"

    def act(self, action):
        if action == "fetch_weather":
            return "The current weather is sunny."
        else:
            return "I'm not sure how to respond."

agent = SimpleAgent()
user_input = "What is the weather today?"
action = agent.perceive(user_input)
response = agent.act(action)
print(response)

Korzyści wynikające ze współpracy agentów AI z RAG

Połączenie agentów AI z technologią Retrieval-Augmented Generation (RAG) otwiera nowe możliwości budowania inteligentnych, bardziej autonomicznych systemów. Integracja tych dwóch podejść przynosi istotne korzyści, które znacząco podnoszą jakość, efektywność oraz skalowalność rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

• Lepszy dostęp do wiedzy: Agenci AI mogą natywnie korzystać z zewnętrznych źródeł danych za pomocą mechanizmu RAG, co zmniejsza problem tzw. "halucynacji" modeli językowych i zapewnia aktualność informacji.
• Dynamiczne podejmowanie decyzji: Dzięki RAG, agent AI może na bieżąco odzyskiwać niezbędne informacje, co pozwala mu podejmować bardziej trafne i kontekstowe decyzje.
• Redukcja potrzeb treningu modeli: Współpraca z RAG ogranicza konieczność ciągłego dostrajania modeli na nowo pozyskanych danych, co skraca czas wdrażania rozwiązań.
• Skalowalność i elastyczność: Agenci wykorzystujący RAG mogą łatwo dostosowywać się do nowych domen wiedzy bez potrzeby znaczących zmian architektury systemu.
• Wyższa precyzja odpowiedzi: Połączenie generacji tekstu z wyszukiwaniem odpowiednich fragmentów dokumentów zwiększa trafność i użyteczność odpowiedzi generowanych przez agentów.

Dla zobrazowania, poniżej przedstawiamy krótkie porównanie typowych możliwości agentów AI oraz agentów AI zintegrowanych z RAG:

Przykładowa implementacja prostego agenta AI korzystającego z RAG może wyglądać następująco:

class RAGAgent:
    def __init__(self, retriever, generator):
        self.retriever = retriever
        self.generator = generator

    def answer_query(self, query):
        documents = self.retriever.retrieve(query)
        response = self.generator.generate(query, documents)
        return response

# Przykład użycia
agent = RAGAgent(retriever=MyRetriever(), generator=MyGenerator())
response = agent.answer_query("Jak działa fotosynteza?")
print(response)

Takie podejście umożliwia budowanie systemów, które są nie tylko inteligentne, ale także bardziej świadome kontekstu i zmieniającej się rzeczywistości.

Przykłady zastosowań w praktyce

Połączenie agentów AI z technologią RAG otwiera zupełnie nowe możliwości w wielu dziedzinach. Dzięki synergii tych dwóch koncepcji systemy stają się bardziej elastyczne, precyzyjne i zdolne do samodzielnego podejmowania decyzji na podstawie dynamicznie pozyskiwanych danych. Oto kilka praktycznych zastosowań:

• Asystenci biznesowi: Agenci AI wspierani przez RAG mogą samodzielnie wyszukiwać najnowsze informacje rynkowe, analizować trendy i przygotowywać rekomendacje strategiczne dla firm.
• Wsparcie techniczne: Inteligentne systemy potrafią błyskawicznie przeszukiwać dokumentację techniczną oraz bazy wiedzy, aby udzielać użytkownikom trafnych, aktualnych odpowiedzi.
• Badania naukowe: Agenci wyposażeni w RAG mogą automatycznie analizować ogromne zbiory publikacji naukowych, wyszukiwać najbardziej relewantne źródła i generować raporty czy streszczenia.
• Tworzenie treści: Systemy piszące artykuły, raporty czy podsumowania bazując na aktualnych danych z internetu, zamiast tylko na wiedzy zapisanej w modelu.
• Obsługa klienta: Nowoczesne chatboty mogą dynamicznie pozyskiwać aktualne informacje o produktach i usługach firmy, dostosowując odpowiedzi do zmieniających się realiów.

W każdym z tych przypadków kluczową rolę odgrywa zdolność agentów do nie tylko generowania treści, ale przede wszystkim do skutecznego i kontekstowego wyszukiwania oraz wykorzystywania aktualnych danych – co jest możliwe właśnie dzięki technologii RAG.

Wprowadzenie do agentów AI i technologii RAG

W ostatnich latach obserwujemy dynamiczny rozwój technologii opartych na sztucznej inteligencji (AI), w szczególności agentów AI oraz rozwiązania Retrieval-Augmented Generation (RAG). Choć oba podejścia mają na celu usprawnienie procesów przetwarzania i generowania informacji, różnią się zakresem działania i sposobem realizacji zadań.

Agenci AI to autonomiczne programy zdolne do podejmowania decyzji, planowania działań oraz interakcji ze środowiskiem w celu osiągnięcia określonych celów. Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego (NLP) agenci potrafią analizować dane, przewidywać rezultaty działań i adaptować swoje strategie.

Z kolei technologia RAG integruje klasyczne modele generatywne z mechanizmami wyszukiwania informacji. Zamiast polegać wyłącznie na danych zapisanych w parametrach modelu, RAG umożliwia dynamiczne pobieranie aktualnych i odpowiednich danych z zewnętrznych źródeł, by następnie wykorzystać je do generowania precyzyjniejszych i bardziej spersonalizowanych odpowiedzi.

Połączenie agentów AI z technologią RAG otwiera nowe możliwości w tworzeniu inteligentnych systemów przyszłości, które nie tylko uczą się i reagują na zmieniające się warunki, ale także potrafią w czasie rzeczywistym korzystać z najnowszych dostępnych informacji. W kolejnych częściach artykułu przyjrzymy się, czym dokładnie jest RAG, jak działa ten mechanizm, oraz jak agenci AI mogą współpracować z RAG w różnych zastosowaniach.

Jak stworzyć agenta AI do obsługi klienta? Od pomysłu do wdrożenia 04 października 2025

7 rzeczy, które musisz wiedzieć zanim zaczniesz budować agenta AI 02 października 2025