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拓展树木：多代理大语言模型与增强生成、向量搜索及目标导向思维的结合 - 第2部分
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原文英文，约2300词，阅读约需9分钟。
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内容提要
本文介绍了一种通过增强生成（RAG）技术改进保险和护理管理决策的多代理对话系统。新系统引入了目标回合、外部文件引用、Qdrant和OpenAI嵌入的信息检索，增强了角色定义的灵活性和个性化响应。通过结构化目标提升了对话一致性，增强了决策过程的有效性，实际应用表明其在汽车保险承保和护理计划制定中的有效性。
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关键要点
- 本文介绍了一种通过增强生成（RAG）技术改进保险和护理管理决策的多代理对话系统。
- 新系统引入了目标回合、外部文件引用、Qdrant和OpenAI嵌入的信息检索。
- 增强了角色定义的灵活性和个性化响应，提升了对话一致性。
- 通过结构化目标增强了决策过程的有效性，实际应用表明其在汽车保险承保和护理计划制定中的有效性。
- 引入了目标回合，使对话有明确方向，提升了讨论的连贯性。
- 每个代理现在可以引用外部文件，增强了其推理能力。
- 采用Qdrant进行检索增强生成（RAG），提高了信息检索的相关性。
- 引入RAG评分以评估代理使用上下文的效果，帮助调试和优化。
- 测试了两个实际业务案例，分别是汽车保险承保和个性化护理计划制定。
- 未来计划包括文档分块策略、外部URL整合、投票和路线修剪等功能。
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延伸问答
什么是增强生成（RAG）技术，它如何改善决策过程？
增强生成（RAG）技术通过结合信息检索和生成模型，提升了决策过程的有效性，使得多代理对话系统能够更好地利用外部信息进行决策。
新系统如何增强角色定义的灵活性？
新系统通过将角色定义移至独立的JSON文件，使得每个角色可以拥有独特的提示和参考文件，从而增强了角色定义的灵活性和个性化响应。
在汽车保险承保中，如何应用多代理对话系统？
在汽车保险承保中，多代理对话系统通过不同角色的协作，评估风险并做出决策，利用嵌入的文件和上下文信息来支持决策过程。
目标回合在对话系统中有什么作用？
目标回合为对话设定明确的方向，使得各个代理能够围绕共同目标进行讨论，从而提升对话的一致性和连贯性。
Qdrant在信息检索中如何提高相关性？
Qdrant通过嵌入内容并检索相关的文本块，确保对话中使用的信息与上下文高度相关，从而提高了信息检索的相关性。
未来的计划包括哪些功能？
未来的计划包括文档分块策略、外部URL整合、投票和路线修剪等功能，以进一步增强系统的灵活性和效率。
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