Orquestração

A camada de orquestração desempenha um papel fundamental nas soluções de geração aumentada de recuperação (RAG), atuando como o sistema de controle que gerencia como os diferentes componentes da solução interagem. Em um pipeline RAG típico, a camada de orquestração coordena a recuperação de dados ou documentos relevantes e garante que esses dados sejam passados para o modelo de geração (geralmente um grande modelo de linguagem ou LLM). Ao fazer isso, a camada de orquestração não apenas aumenta a precisão das respostas, mas também garante que elas sejam contextuais e baseadas em dados.

Para soluções menos personalizadas que utilizam os recursos nativos do watsonx Assistant, watsonx Orchestrate with Elastic Search ou watsonx.data, a camada de orquestração é integrada aos produtos e não é um aspecto da solução que precisa ser alterado. No entanto, para sistemas mais avançados ou personalizados, há opções prontas para uso endossadas pela IBM, bem como opções personalizadas de código aberto.

O NeuralSeek simplifica a camada de orquestração para geração aumentada de recuperação (RAG) automatizando conexões entre várias bases de conhecimento e mais de 40 modelos de linguagem (LLMs). Por meio da plataforma mAIstro, os usuários podem criar fluxos de trabalho escaláveis baseados em LLMs sem programação, ao mesmo tempo em que se beneficiam dos controles corporativos, supervisão humana e controle de versão dinâmico.

As principais funcionalidades de orquestração incluem:

Governança total por meio de dashboards executivos para monitorar o desempenho do sistema, geração de respostas e configuração. Proteção contra injeção de prompts e conteúdo nocivo com limpeza automatizada e detecção/remoção de IIP. Suporte a vários idiomas e tradução automática para consultas multilíngues. Integração perfeita com o Watson Assistant e outras ferramentas, gerando ações automaticamente e indexando pares de perguntas e respostas. Troca instantânea entre LLMs, garantindo flexibilidade e controle sem necessidade de novas ferramentas. O NeuralSeek fornece uma solução de orquestração abrangente para dimensionar e gerenciar implementações de RAG complexas de forma eficiente.

Para obter mais informações sobre como começar e tudo mais sobre o Neural Seek, consulte a Documentação de orientação do Neural Seek

Embora o Neural Seek seja uma opção refinada e pronta para uso, o LlamaIndex e o LangChain oferecem alternativas poderosas de código aberto para aqueles que buscam mais personalização e controle sobre sua orquestração de RAG.

LlamaIndex: esse framework permite a orquestração flexível dos processos de recuperação e geração de dados, oferecendo modularidade e extensibilidade. Com o Llama Index, os desenvolvedores podem experimentar diferentes métodos de recuperação, definir suas próprias estratégias de fragmentação de documentos e conectar várias fontes de dados para adaptar a orquestração às suas necessidades exclusivas. É altamente adaptável e permite um controle refinado, o que o torna uma excelente opção para organizações que desejam conhecer a fundo soluções personalizadas.

Para obter mais informações sobre como começar e tudo o mais sobre o Llama Index, consulte o site do LlamaIndex

LangChain: o LangChain é outro framework de orquestração de código aberto projetada para integrar modelos de linguagem com fontes de dados externas. Ele fornece um conjunto de ferramentas para gerenciar o fluxo entre sistemas de recuperação e LLMs, ajudando a automatizar fluxos de trabalho complexos em soluções RAG. O LangChain também oferece suporte a várias integrações, incluindo modelos de terceiros, tornando-o uma opção mais versátil para ambientes híbridos que utilizam diversas ferramentas e serviços de IA.

Para obter mais informações sobre como começar e tudo mais sobre o LangChain, consulte o site do LangChain