Gemini Enterprise Agent Platform ने Agentic RAG पेश किया: जटिल प्रश्नों के विश्वसनीय उत्तरों के लिए मल्टी-एजेंट सिस्टम

गूगल रिसर्च और गूगल क्लाउड के शोधकर्ताओं ने एजेंटिक आरएजी के लिए एक नया मल्टी-एजेंट सिस्टम पेश किया है, जिसे जेमिनी एंटरप्राइज़ एजेंट प्लेटफ़ॉर्म पर तैनात किया गया है। मानक आरएजी के विपरीत, जहां एकल पुनर्प्राप्ति अक्सर वितरित डेटा के लिए अधूरा उत्तर देती है, एजेंटिक आरएजी कई विशेष एजेंटों का उपयोग करता है: एक रूट एजेंट क्वेरी को विघटित करता है, एक प्लानर एजेंट आवश्यक डेटा डोमेन निर्धारित करता है, एक क्वेरी रीराइटर लंबे प्रश्नों को सरल प्रश्नों में तोड़ता है, और एक आरएजी एजेंट पुनर्प्राप्ति करता है। मुख्य नवाचार सफिशिएंट कॉन्टेक्स्ट एजेंट है, जो पुनर्प्राप्त अंशों, मसौदा उत्तर और मूल क्वेरी का विश्लेषण करता है, अंतराल की पहचान करता है (उदाहरण के लिए, यदि एलर्जी का प्रश्न अनुत्तरित रहता है), और पुनः पुनर्प्राप्ति के लिए विशिष्ट निर्देश जारी करता है। सभी आवश्यक डेटा एकत्र होने के बाद, एक सिंथेसिस एजेंट अंतिम उत्तर तैयार करता है। फ्रेम्सक्यूए डेटासेट (824 मल्टी-स्टेप क्वेरी) पर प्रयोगों में, सिस्टम ने क्रॉस-कॉर्पस मोड (चार में से सही स्रोत चुनना) में 90.1% सटीकता प्राप्त की, जो एकल कॉर्पस पर सटीकता के लगभग बराबर है। वैनिला आरएजी की तुलना में, तथ्यात्मक डेटासेट पर सटीकता में 34% तक सुधार हुआ है। यह सिस्टम जेमिनी एंटरप्राइज़ एजेंट प्लेटफ़ॉर्म पर सार्वजनिक प्रीव्यू में उपलब्ध है।