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Agentensysteme in Retrieval-Augmented Generation (RAG) Chatbots: Grundlagen, Varianten und Praxisbeispiele

Agentensysteme gewinnen zunehmend an Bedeutung, besonders in Verbindung mit Chatbots, die auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) basieren. Solche Chatbots liefern durch intelligente Integration externer Wissensquellen besonders zuverlässige und aktuelle Antworten. Doch was genau sind Agentensysteme, welche Varianten existieren und welche weiteren Aufgaben lassen sich damit realisieren? 


In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf: 




Hand holding a digital sphere symbolizing ai agent intelligence and connectivity



Was sind Agentensysteme? 

 

Ein Agentensystem besteht aus mehreren Software-Agenten. Ein einzelner Agent ist dabei eine autonome Softwarekomponente, die eigenständig entscheidet, Informationen beschafft und mit anderen Agenten oder Benutzern interagiert, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. 

Agenten haben meist folgende Eigenschaften: 


  • Autonomie: Selbständiges Handeln ohne direkte Anweisung. 

  • Zielorientierung: Sie verfolgen klar definierte Ziele. 

  • Kommunikation: Informationsaustausch mit anderen Agenten oder Benutzern. 

  • Adaptivität: Anpassung des eigenen Verhaltens basierend auf Erfahrungswerten. 

 

 

Was können Agenten? 


Agenten können verschiedenste Aufgaben innerhalb einer Anwendung ausführen. Je nachdem, wie die Anfrage des Nutzers gestellt wird, wählt das Agentensystem die entsprechende Aufgabe aus, die ausgeführt werden soll und gibt dem Benutzer eine kontextbezogene Antwort. 


Hier sind drei Beispiele, die ein Agent eigenständig bewältigen kann: 


1. Websuche 

Agenten können automatisierte Websuchen durchführen, um aktuelle Informationen zu sammeln und zu bewerten. Solche Websearch-Agenten: 


  • analysieren eigenständig Suchanfragen, 

  • wählen die relevantesten Webseiten aus, 

  • extrahieren Informationen automatisch, 

  • fassen diese für Nutzer verständlich zusammen. 


2. Dokumentenanalyse 

Agenten können eigenständig Dokumente durchsuchen und relevante Inhalte identifizieren, um diese automatisch auszuwerten: 


  • Durchsuchen großer Mengen von Dokumenten (z.B. Verträge, Berichte). 

  • Extrahieren relevanter Fakten und Zusammenhänge. 

  • Automatische Erstellung von Reports oder Zusammenfassungen. 


3. SQL-Agent 

Ein SQL-Agent ist ein spezialisierter Software-Agent, der eigenständig Datenbanken durchsucht, SQL-Abfragen generiert, ausführt und deren Ergebnisse analysiert. Solche Agenten automatisieren komplexe Abfragen und ermöglichen damit effizienten Zugriff auf große Datenbestände. 

Typische Aufgaben, die ein SQL-Agent übernehmen kann: 


  • Automatische Erstellung von SQL-Abfragen: Der Agent interpretiert Anfragen in natürlicher Sprache und erstellt daraus eigenständig korrekte SQL-Abfragen, ohne dass Benutzer SQL-Kenntnisse benötigen. 

  • Analyse und Interpretation der Ergebnisse: Der SQL-Agent kann die erhaltenen Ergebnisse automatisch analysieren und in verständliche Formate bringen (z.B. Zusammenfassungen, Diagramme, Tabellen). 

  • Interaktion mit anderen Agenten: Ein SQL-Agent kann Teil eines größeren Agentensystems sein und andere Agenten (z.B. Antwort-Agenten) aktiv bei komplexeren Abfragen unterstützen. 

 

Arten von Agentensystemen 


Single-Agent System 

Ein Single-Agent-System besteht aus einem einzelnen Agenten, der eigenständig und autonom handelt, um Aufgaben zu lösen. Dieser Agent führt alle notwendigen Aufgaben alleine durch und interagiert dabei direkt mit der Umgebung oder mit Nutzern. 


Multi-Agent-System 

Ein Multi-Agent-System besteht aus mehreren Agenten, die kooperativ miteinander arbeiten und gemeinsam komplexe Aufgaben lösen. Jeder Agent übernimmt dabei spezialisierte Aufgaben und interagiert mit anderen Agenten, um gemeinsame Ziele zu erreichen. 


1. Flache Agentensysteme 

Je nachdem, welche Aufgabe ausgeführt werden soll, wird der Agent aktiv, der für die Aufgabe am besten geeignet ist. 


2. Hierarchische Agentensysteme 

Agenten sind hierarchisch organisiert, ein übergeordneter Agent koordiniert hier die einzelnen Aufgaben an spezialisierte Sub-Agenten. 

  • Manager-Agent: nimmt Anfragen entgegen und delegiert Aufgaben an weitere Sub-Agents. 

  • Sub-Agent: nimmt Aufgaben des Manager Agent entgegen, bearbeitet diese und liefert ein entsprechendes Ergebnis zurück. 

 

Warum sind Agentensysteme besonders für RAG-Chatbots sinnvoll? 


  • Erhöhte Antwortqualität: Bessere Auswahl relevanter Informationen durch Aufteilung der Aufgaben an die spezialisierten Agents. 


  • Flexibilität und Skalierbarkeit: Einfaches Hinzufügen neuer Wissensquellen wie zum Beispiel „Suche im Web“ oder Generieren von SQL-Abfragen 

 

Fazit 


Agentensysteme sind mächtige Werkzeuge, um RAG-Chatbots und viele weitere KI-basierte Prozesse effizienter, flexibler und leistungsfähiger zu machen. Durch den modularen Aufbau ermöglichen sie intelligente Zusammenarbeit verschiedener Agenten und erlauben auch das Lösen komplexer Aufgaben wie Websuche, Dokumentenanalyse und das Generieren von SQL-Abfragen. 

Insbesondere hierarchische und kollaborative Agentensysteme bieten hervorragende Lösungen, um komplexe Herausforderungen effektiv und dynamisch zu bewältigen. 

 

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