Zusammenfassung
Sie haben gelernt, wie Foundry IQ KI-Agents von einfachen Chatbots in wissensgestützte Unternehmenstools transformiert, die auf die Informationen Ihrer Organisation zugreifen können.
RAG löst das Wissensproblem
Erweiterte Generierung durch Abruf befasst sich mit den grundlegenden Einschränkungen von KI-Agenten, indem es sie mit Echtzeitdatenquellen verbindet. Anstatt sich nur auf Schulungsdaten zu verlassen, rufen RAG-fähige Agents relevante Informationen ab, erweitern Abfragen mit faktenbezogenem Kontext und generieren Antworten, die in Ihren Organisationsinhalten basieren. Dies bietet Echtzeitaktualisierungen, Quelltransparenz und Faktengrundlage.
Foundry IQ bietet eine gemeinsame Wissensplattform
Foundry IQ beseitigt die Notwendigkeit, benutzerdefinierte RAG-Infrastruktur für jeden Agenten zu erstellen. Sie erstellen Wissensbasen, die nach Geschäftsdomäne organisiert sind, Verbinden von Datenquellen aus SharePoint, Azure Blob Storage, OneLake oder vorhandenen Azure AI Search-Indizes, und jeder Agent kann darauf zugreifen. Wenn Sie eine Wissensbasis verbessern, profitieren alle verbundenen Agenten sofort. Dieser gemeinsame Ansatz skaliert den Wissenszugriff in Ihrer Organisation.
Die Datenqualität bestimmt die Effektivität des Abrufs.
Sie verbessern den Abruf durch drei Schlüsseltechniken:
- Bewertungsprofile erhöhen bestimmte Felder oder Attribute, um relevantere Ergebnisse anzuzeigen
- Semantische Rangfolge verwendet KI-Modelle, um Bedeutung und Kontext jenseits von Schlüsselwörtern zu verstehen
- Benutzerdefinierte Analysegeräte behandeln spezielle Inhalte wie HTML, Produktcodes oder technische Terminologie
Diese Techniken arbeiten zusammen, um die grundlegende Suche in einen intelligenten Abruf zu verwandeln, der auf Ihre Inhalte zugeschnitten ist.
Anweisungen zum Steuern des Agentverhaltens
Effektive Agent-Anweisungen geben an, wann abgerufen werden soll (immer die Knowledge Base verwenden), wie genau zitiert werden soll (genaues Format für die Quellzuordnung) und was zu tun ist, wenn man sich nicht sicher ist (angemessene Rückfallebene). Testen Sie verschiedene Abfragetypen, um ein konsistentes Verhalten zu überprüfen. Überwachen Sie die Produktionsnutzung, um Muster zu identifizieren und Ihre Konfiguration zu verfeinern.
Nächste Schritte
Beginnen Sie mit einer hochwertigen Wissensdomäne, in der genaue, zitierte Informationen sofortige geschäftliche Auswirkungen bieten. Erstellen Sie Ihre erste Knowledge Base, konfigurieren Sie Datenqualitätseinstellungen, erstellen Sie einen Agent mit klaren Abrufanweisungen und testen Sie systematisch, bevor Sie sie für Benutzer bereitstellen.