LLM（大型語言模型）、RAG（檢索增強生成）和Multi-Agent都是當紅的技術名詞，如果能將這些技術整合，將能夠創造出更強大且靈活的AI應用。
以LLM與RAG的整合來說，將LLM與檢索系統相結合，LLM在生成回應前，能從大型資料庫中檢索相關資訊，這樣不僅提高了生成內容的準確性，還增強了模型的知識範疇。另一個優勢則是，RAG允許系統即時從最新資料中獲取信息，使得生成的回應更加符合當前情境，尤其在新聞、金融等動態領域應用上具有優勢。
RAG工作流程（Source）
且舉兩個LLM與RAG整合的應用範例，一是智能客服系統：結合LLM生成自然對話，並使用RAG檢索常見問題解答和知識庫中的相關資料，提供即時和準確的解答。另一個則是教育輔助工具：利用RAG獲取最新的教學資料或研究成果，再由LLM生成個性化的學習建議或解釋。
Multi-Agent技術的引入
LLM與RAG的整合能實現的主要是生成內容的準確性、即時性和多樣性，若想執行更複雜的任務，就需要引入智能代理（Multi-Agent）技術，將多個專門的Agent整合進系統中，不同的Agent可以利用各自的LLM和RAG模型，各自負責不同部分的分析和決策，最終整合各代理的回饋，以達到最佳效果。
Multi-Agent工作流程（Source）
舉例來說，今日可在企業內部部署多個Agent來管理不同類型的知識，透過RAG檢索信息，再利用LLM生成報告或簡報，實現協作式的企業知識管理系統，提升內部有用知識的共享效益。
透過RPA串連LLM、RAG與Multi-Agent
上述的技術整合看起來充滿前景，但該如何落實到開發上呢？使用RPA（機器人流程自動化）技術來進行串連與整合，看起來是最受關注的開發模式。
利用RPA工具設計自動化工作流程，這些流程可以自動執行重複性任務，並觸發LLM、RAG及Multi-Agent的相關操作。RPA可用作各個技術之間的中介，通過API或網路服務將LLM、RAG和Multi-Agent系統連接，確保資訊流通和數據共享（延伸學習：No Code自動化工具：n8n AI實作 + Level 1認證課程）。
（Source）
以下描述具體的開發情境：
1.數據收集與準備：
使用RPA自動從不同來源（如資料庫、網頁、應用程式等）收集數據，並將其準備為LLM和RAG所需的格式。這樣可以減少人工干預，提高數據準確性和準備速度。
2.觸發生成請求：
當RPA從檢索系統中獲取相關數據後，能夠自動觸發LLM生成對應的內容或報告。例如，在客服系統中，當用戶提出問題時，RPA可以根據請求自動檢索數據並生成回應。
3.多代理協作管理：
RPA可以協調多個智能代理的工作，根據任務分配和專業領域，自動決定哪個代理負責某項任務，並將結果整合回主系統。此外，RPA還可以監控代理的工作進度，並根據需要進行調整。
結論
將LLM、RAG與Multi-Agent技術整合開發，可以顯著提高AI系統的靈活性和智慧水準，滿足不同行業和領域的需求。隨著技術的不斷演進，這種整合將促進更創新和高效的AI應用出現。
RPA技術則可以作為整合LLM、RAG和Multi-Agent的橋樑，通過自動化流程和數據管理，提高智慧系統的效率與效能。這種整合不僅能簡化操作流程，還能提高用戶體驗，促進業務朝數位智慧化轉型。
（責任編輯：歐敏銓）
- Hugging Face vs. GitHub：兩大開發者平台的主要差異 - 2024/12/22
- TI白皮書探討邊緣AI最新軟硬體技術與工具 - 2024/12/19
- Infineon發表邊緣AI軟體新品牌DEEPCRAFT - 2024/12/17
.jpg)
.jpg)