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# Informática # Inteligencia artificial

Revolucionando la Recuperación de Información con Sistemas Multi-Agente

Descubre una forma más inteligente de encontrar respuestas en colecciones de datos complejas.

Antony Seabra, Claudio Cavalcante, Joao Nepomuceno, Lucas Lago, Nicolaas Ruberg, Sergio Lifschitz

― 7 minilectura


Recuperación de Datos Recuperación de Datos Inteligente con Agentes en sistemas documentales complejos. Encuentra respuestas sin complicaciones
Tabla de contenidos

En la era de la información, a menudo nos sentimos abrumados por la cantidad de datos disponibles. Imagina tratar de encontrar una aguja en un pajar-con los ojos vendados-eso es lo que muchos sentimos al buscar respuestas específicas entre un montón de documentos y bases de datos distintas. Aquí es donde entra un nuevo enfoque, que reúne diversas herramientas y agentes inteligentes para ayudarnos a obtener la información que necesitamos a tiempo.

El Reto de la Recuperación de Información

Muchos profesionales, especialmente en industrias como la ley, finanzas y gestión de proyectos, enfrentan la desafiante tarea de buscar entre montones de documentos y bases de datos solo para encontrar la respuesta a una pregunta simple. Algunos documentos son estructurados, como hojas de cálculo, mientras que otros son no estructurados, como contratos e informes. Ahora, tratar de mezclar estos dos mundos diferentes puede ser un verdadero dolor de cabeza.

Por ejemplo, en la gestión de contratos, cuando alguien necesita saber las penalizaciones por no cumplir con un plazo, puede terminar revisando un montón de páginas. Este proceso no solo es lento; también puede llevar a errores y frustraciones.

Un Nuevo Enfoque

Para abordar este lío, se ha propuesto un método que combina múltiples técnicas y herramientas avanzadas. Así, podemos desarrollar un sistema de preguntas y respuestas más robusto que pueda extraer información de diversas fuentes, ya sean documentos no estructurados como PDFs o datos estructurados en bases de datos.

¿Qué es un Sistema Multi-Agente?

Piensa en un sistema multi-agente como un grupo de asistentes, cada uno con una habilidad especializada. Algunos pueden ser genios con los números, mientras que otros son expertos en navegar por documentos llenos de texto. Estos agentes trabajan juntos para identificar las mejores estrategias de recuperación según las preguntas específicas que se hagan.

Agentes Especializados

  1. Agentes SQL: Estos agentes son como genios matemáticos; saben cómo interactuar con bases de datos y son expertos en recuperar datos precisos.

  2. Agentes de Generación Aumentada por Recuperación (RAG): Estos agentes son excelentes en recuperar y generar respuestas basadas en texto al agarrar piezas relevantes de datos no estructurados.

  3. Agentes de Enrutamiento: Imagina un policía de tráfico dirigiendo autos; estos agentes analizan consultas y las dirigen al 'asistente' apropiado según la naturaleza de la solicitud.

Manteniendo la Relevancia

Para mejorar la precisión y asegurarse de que las respuestas sigan siendo relevantes en contexto, se utiliza la ingeniería de prompts dinámica. Este proceso adapta instrucciones en tiempo real dependiendo de la consulta específica que se está abordando. Piénsalo como personalizar tus términos de búsqueda para obtener los mejores resultados de una tienda online.

Gestión de Contratos: Un Caso de Prueba

Una área donde esta orquestación multi-agente brilla es en la gestión de contratos. Los contratos a menudo contienen información compleja que requiere una interacción fluida entre datos no estructurados y estructurados.

Un Ejemplo del Mundo Real

Imagina que eres un gerente de proyectos tratando de averiguar si un proveedor ha cumplido con sus obligaciones contractuales. Necesitas responder preguntas como, "¿Cuáles son los plazos mencionados en el contrato?" o "¿Qué penalizaciones se aplican por no cumplir con estos plazos?" En lugar de revisar cientos de páginas y bases de datos, simplemente puedes hacer la pregunta, y el sistema encontrará la respuesta rápida y precisamente.

Técnicas Avanzadas en la Metodología

El sistema propuesto integra varias técnicas para manejar las complejidades de la recuperación de información de múltiples fuentes.

Generación Aumentada por Recuperación (RAG)

Esta técnica mejora la capacidad de proporcionar respuestas precisas al integrar datos externos cuando es necesario. Por ejemplo, si preguntas sobre una cláusula específica en un contrato, el agente RAG recuperará piezas de texto relevantes y generará una respuesta coherente.

Texto a SQL

Aquí es donde las consultas en lenguaje natural se transforman en comandos SQL. Si quieres extraer datos estructurados, como el número de contratos activos con un proveedor, esta técnica traduce tu pregunta a un formato que las bases de datos entienden.

Ingeniería de Prompts Dinámica

Esta técnica ingeniosa te permite adaptar los prompts para guiar las respuestas de manera precisa. Por ejemplo, si la pregunta es sobre penalizaciones en un contrato, el prompt puede instruir al sistema para recuperar solo las secciones relevantes sobre penalizaciones, asegurando la precisión de la respuesta.

¿Cómo Funciona Todo Esto?

Todo el sistema se basa en una arquitectura donde los agentes colaboran para que todo funcione. Cada agente tiene un papel específico y, juntos, aseguran que el proceso de recuperación de información se lleve a cabo sin problemas.

Interfaz de Usuario

Los usuarios interactúan a través de una interfaz amigable que permite una fácil presentación de consultas. Los agentes del backend entran en acción, analizando la consulta y determinando la mejor manera de responder.

Procesamiento de Datos

  1. Datos No Estructurados: En el caso de los PDFs de contratos, primero se procesan para extraer texto y metadatos relevantes. Estos datos luego se dividen en 'fragmentos' manejables para facilitar la recuperación posterior.

  2. Datos Estructurados: Por otro lado, los datos estructurados se almacenan en una base de datos. Cuando consultan datos específicos, el Agente SQL recupera información exacta bajo demanda.

Acto de Balance: Datos No Estructurados vs. Estructurados

La verdadera magia sucede cuando el sistema sincroniza ambos tipos de datos. Ya sea que una consulta necesite texto interpretativo o números exactos, los agentes colaboran para asegurarse de que obtengas la respuesta correcta.

Aplicación del Mundo Real: Contrato360

Este enfoque innovador fue probado en un proyecto llamado Contrato360, diseñado específicamente para la gestión de contratos. El sistema muestra cuán efectivo puede ser el enfoque de pregunta-respuesta de múltiples fuentes.

Pruebas y Retroalimentación

Durante la fase de prueba, especialistas en contratos hicieron varias consultas para evaluar el rendimiento del sistema. Las preguntas se categorizaron en 'directas' (fácilmente respondidas por datos del contrato) e 'indirectas' (que requieren datos más amplios de la base de datos).

Resultados

¡Los resultados fueron prometedores! Para preguntas directas, el sistema proporcionó respuestas precisas y completas. Las preguntas indirectas también se manejaron bien, aunque algunas sutilezas necesitaban ajustes para mejorar la comprensión.

Características y Experiencia del Usuario

Los usuarios quedaron particularmente impresionados con la capacidad del sistema para extraer información de fuentes tanto estructuradas como no estructuradas. Esto les ahorró mucho tiempo y esfuerzo. En lugar de buscar manualmente entre documentos, podían obtener las respuestas necesarias en tiempo real.

Resúmenes Visuales

Si la consulta involucraba datos numéricos, el sistema también podía crear resúmenes visuales a través de un Agente Gráfico. Este extra ayudó a los usuarios a entender mejor datos complejos y los presentó en un formato digerible.

El Futuro de los Sistemas de Pregunta-Respuesta de Múltiples Fuentes

Mientras que el sistema actual es revolucionario, los desarrollos continuos solo mejorarán sus capacidades. Las mejoras futuras podrían incluir mejores mecanismos de enrutamiento, visualizaciones de datos más avanzadas e integración de fuentes de datos externas.

Ampliando los Horizontes

Imagina extender este enfoque a otros dominios, como la salud o las finanzas, donde existen necesidades similares para la recuperación de información precisa y puntual. ¡El potencial es infinito!

Conclusión

A medida que seguimos ahogándonos en datos, los sistemas que pueden recuperar con precisión la información que necesitamos se están volviendo esenciales. La orquestación dinámica de múltiples agentes y el enfoque de recuperación ofrecen un vistazo a un futuro donde responder preguntas complejas es solo cuestión de hacer la correcta-sin la pesadilla de hurgar entre montones de documentos.

Al combinar lo mejor de ambos mundos-datos estructurados y no estructurados-podemos hacer que la recuperación de información sea más rápida, fácil y menos estresante. Así que, la próxima vez que te sientas perdido entre un mar de papeles, recuerda que los agentes inteligentes están aquí para salvarte el día.

Fuente original

Título: Dynamic Multi-Agent Orchestration and Retrieval for Multi-Source Question-Answer Systems using Large Language Models

Resumen: We propose a methodology that combines several advanced techniques in Large Language Model (LLM) retrieval to support the development of robust, multi-source question-answer systems. This methodology is designed to integrate information from diverse data sources, including unstructured documents (PDFs) and structured databases, through a coordinated multi-agent orchestration and dynamic retrieval approach. Our methodology leverages specialized agents-such as SQL agents, Retrieval-Augmented Generation (RAG) agents, and router agents - that dynamically select the most appropriate retrieval strategy based on the nature of each query. To further improve accuracy and contextual relevance, we employ dynamic prompt engineering, which adapts in real time to query-specific contexts. The methodology's effectiveness is demonstrated within the domain of Contract Management, where complex queries often require seamless interaction between unstructured and structured data. Our results indicate that this approach enhances response accuracy and relevance, offering a versatile and scalable framework for developing question-answer systems that can operate across various domains and data sources.

Autores: Antony Seabra, Claudio Cavalcante, Joao Nepomuceno, Lucas Lago, Nicolaas Ruberg, Sergio Lifschitz

Última actualización: Dec 23, 2024

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.17964

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.17964

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.

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