𝗔𝗺𝗮𝘇𝗼𝗻 𝗕𝗲𝗱𝗿𝗼𝗰𝗸 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗪𝗲𝗯 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵 𝘃𝘀 𝗥𝗔𝗚

మీ RAG పైప్‌లైన్ బహుశా మీ వినియోగదారులకు తప్పుడు సమాచారాన్ని అందిస్తోంది.

చాలా RAG వ్యవస్థలు స్టాటిక్ (static) వెక్టర్ డేటాబేస్‌లపై ఆధారపడతాయి. ఈ డేటాబేస్‌లు కేవలం గతంలోని సమాచార స్నాప్‌షాట్‌లు మాత్రమే. మీరు మీ డేటాను ఇండెక్స్ చేసిన క్షణం నుండే, అది పాతబడిపోవడం మొదలవుతుంది. దీనివల్ల 'Freshness Debt' (తాజా సమాచారం లేకపోవడం) ఏర్పడుతుంది.

మీరు స్టాటిక్ RAGని ఉపయోగించి ఆర్థిక వార్తలు లేదా ఉత్పత్తి ధరల కోసం ఒక ఏజెంట్‌ను రూపొందిస్తే, మీ ఏజెంట్ పాతబడిన (stale) సమాచారాన్ని అందిస్తుంది.

Amazon Bedrock AgentCore web search దీనిని మారుస్తుంది. ఇది కేవలం ఒక ఫీచర్ మాత్రమే కాదు. ఇది ఒక మేనేజ్డ్ గ్రౌండింగ్ టూల్ (managed grounding tool).

ఇది సాంప్రదాయ RAG నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుందో ఇక్కడ చూడండి:

  • నెమ్మదిగా మారే ప్రైవేట్ అంతర్గత పత్రాల (proprietary internal docs) కోసం RAG ఉత్తమమైనది. ఇది 100ms కంటే తక్కువ సమయంలో వేగంగా సమాచారాన్ని అందిస్తుంది.
  • వార్తలు లేదా నిబంధనల వంటి నిరంతరం మారే బహిరంగ వాస్తవాల (volatile public facts) కోసం AgentCore web search ఉత్తమమైనది. ఇది క్వెరీ చేసే సమయంలో లైవ్ డేటాను సేకరిస్తుంది.

బిల్డర్లకు ఇది ఎందుకు ముఖ్యం:

  • తక్కువ కోడింగ్ (Less Glue): API retries మరియు parsing కోసం 150 లైన్ల కస్టమ్ కోడ్ రాయడానికి బదులుగా, మీరు ఒకే ఒక మేనేజ్డ్ కాల్ (managed call) చేయవచ్చు.
  • భద్రత (Security): ఇది మీ AWS ట్రస్ట్ బౌండరీలోనే ఉంటుంది. ఇది IAMని ఉపయోగిస్తుంది మరియు CloudTrailకి లాగ్‌లను పంపుతుంది.
  • మోడల్ ఆగనోస్టిక్ (Model Agnostic): మీరు దీనిని Claude, Llama, Mistral లేదా Titanతో ఉపయోగించవచ్చు. మీరు ఒకే ప్రొవైడర్‌కు పరిమితం కావాల్సిన అవసరం లేదు.
  • తక్కువ తప్పులు (Reduced Errors): సైటేషన్ ఎన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ (citation enforcement) తో కూడిన లైవ్ గ్రౌండింగ్ వల్ల వాస్తవ దోషాల రేటును 40% నుండి 60% వరకు తగ్గించవచ్చు.

విజయవంతమైన విధానం (The Winning Pattern):

ఏదో ఒకటి మాత్రమే ఎంచుకోవద్దు. హైబ్రిడ్ విధానాన్ని (hybrid approach) ఉపయోగించండి.

  • మీ ప్రైవేట్, అంతర్గత కంపెనీ పత్రాల కోసం RAGని ఉపయోగించండి.
  • నిరంతరం మారే బహిరంగ సమాచారం కోసం AgentCore web searchని ఉపయోగించండి.

ప్రొడక్షన్ కోసం ఒక హెచ్చరిక:

మీ ఖర్చులను గమనించండి. మల్టీ-ఏజెంట్ సిస్టమ్స్‌లో అపరిమితమైన సెర్చ్ డెప్త్ (unbounded search depth) వల్ల ఖర్చులు విపరీతంగా పెరిగిపోయే అవకాశం ఉంది. రికర్సివ్ సెర్చ్ కాల్స్ (recursive search calls) కారణంగా టెస్ట్ రన్‌లు $30 నుండి $900కి పెరగడం మేము చూశాము. ప్రతి క్వెరీకి సెర్చ్ కాల్స్ సంఖ్యపై ఎల్లప్పుడూ ఒక కఠినమైన పరిమితిని (hard limit) విధించండి.

తాజా సమాచారాన్ని (freshness) కేవలం ఒక అదనపు అంశంగా చూడటం ఆపండి. ఇది విశ్వసనీయతకు (reliability) అవసరమైన నిబంధన.

Source: https://dev.to/aarhamforensics_eb3c024eb/amazon-bedrock-agentcore-web-search-vs-rag-the-real-time-grounding-guide-4p2o

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi