Как вы переключаете между уровнями представления для разных типов запросов?

Краткий тезис

Переключение между уровнями представления — это механизм, при котором Router (классификатор) анализирует запрос пользователя и направляет его на один из заранее определённых уровней обработки: Natural Language (уровень 0) для простых вопросов, Code (уровень 2) для вычислительных задач, Formalization (уровень 3) для научных/физических задач. Такой подход позволяет агенту использовать наиболее подходящий инструмент и формат ответа, повышая точность и эффективность RAG-системы.

1. Термин: Уровни представления (Levels of Representation)

Уровни представления — это способы кодирования и обработки запроса, которые отличаются по степени абстракции и используемым инструментам. В контексте Agentic RAG агент может переключаться между уровнями, чтобы лучше соответствовать природе запроса.

• Level 0 (Natural Language): запрос обрабатывается как обычный текст, ответ генерируется LLM на основе извлечённых документов.
• Level 1 (Structured Query): запрос преобразуется в формальный язык запросов (SQL, SPARQL) для работы с базами данных.
• Level 2 (Code): запрос интерпретируется как задача, требующая выполнения кода (Python, калькулятор).
• Level 3 (Formalization): запрос переводится в математическую или логическую формализацию (уравнения, символьные вычисления).

Зачем нужно переключение Один универсальный подход (например, всегда использовать NL) может быть неэффективен: для вычислений LLM часто ошибается, а для фактологических запросов формализация избыточна. Адаптивный выбор уровня повышает точность (accuracy) и надёжность (reliability) ответа.

2. Проблема: разные запросы требуют разного формата обработки

Типичные категории запросов:

Если агент всегда использует NL, он может дать неверный ответ на вычислительный запрос (LLM склонна к ошибкам в арифметике). Если всегда использовать Code — для простых фактов это избыточно и медленно. Router решает эту дилемму.

3. Компонент Router — классификатор запросов

Router — это модуль, который принимает на вход запрос пользователя и выдаёт метку уровня (0, 1, 2, 3). Реализации:

• LLM-классификатор: промпт вида «Определи уровень сложности запроса: 0 — простой факт, 1 — структурированный, 2 — вычисления, 3 — формализация». Плюс: гибкость, минус: latency и стоимость.
• Обученный классификатор: небольшая модель (например, BERT) fine-tuned на датасете запросов с разметкой уровней. Быстрее, дешевле, но требует данных.
• Правила на основе ключевых слов: если запрос содержит «сколько», «вычисли», «сумма» → Level 2; если «уравнение», «производная» → Level 3. Просто, но не покрывает все случаи.

В Agentic RAG Router часто реализуется как часть агента, который может вызывать инструменты. Например, в LangChain это RouterChain или LLMRouterChain.

4. Уровень 0: Natural Language (NL)

Описание: запрос обрабатывается стандартным RAG-пайплайном: retrieval + генерация. Ответ формулируется на естественном языке на основе найденных документов.

Когда использовать:

• Простые фактологические вопросы («Кто написал «Войну и мир»?»).
• Вопросы, требующие синтеза информации из нескольких источников («Какие основные причины изменения климата?»).
• Запросы, где точность не критична, а важна интерпретация.

Пример работы:

1. Запрос: «Какая столица Франции?»
2. Router → Level 0.
3. Retrieval находит документ «Париж — столица Франции».
4. LLM генерирует: «Столица Франции — Париж».

Преимущества: быстро, естественно, подходит для большинства случаев. Недостатки: LLM может галлюцинировать при вычислениях или точных расчётах.

5. Уровень 1: Structured Query (SQL/SPARQL)

Описание: запрос преобразуется в формальный язык запросов для работы с реляционными или графовыми базами данных. Агент выполняет запрос и возвращает результат.

Когда использовать:

• Запросы к структурированным данным («Покажи всех сотрудников с зарплатой выше 5000»).
• Агрегации («Сколько заказов было в прошлом месяце?»).

Пример:

1. Запрос: «Найди средний возраст клиентов из Москвы».
2. Router → Level 1.
3. Агент генерирует SQL: SELECT AVG(age) FROM customers WHERE city = 'Москва'.
4. Выполняет запрос к БД, получает результат.
5. Возвращает: «Средний возраст клиентов из Москвы — 34.2 года».

Преимущества: точность, работа с большими объёмами данных. Недостатки: требует доступа к БД и схемы данных; генерация SQL может быть ошибочной.

6. Уровень 2: Code (выполнение кода)

Описание: запрос интерпретируется как задача, требующая вычислений. Агент генерирует код (обычно Python), выполняет его в изолированной среде (песочнице) и возвращает результат.

Когда использовать:

• Арифметические и математические вычисления («Сколько будет 123 * 456?»).
• Статистические расчёты («Посчитай среднее и стандартное отклонение для ряда 1,2,3,4,5»).
• Любые задачи, где LLM склонна к ошибкам.

Пример:

1. Запрос: «Вычисли 2^10».
2. Router → Level 2.
3. Агент генерирует код: print(2**10).
4. Выполняет в песочнице, получает 1024.
5. Возвращает: «2^10 = 1024».

Преимущества: высокая точность для вычислений, возможность решать сложные задачи. Недостатки: безопасность (нужна изоляция кода), latency выполнения, риск бесконечных циклов.

7. Уровень 3: Formalization (математическая/логическая формализация)

Описание: запрос переводится в формальную математическую модель (уравнения, символьные выражения) и решается с помощью специализированных библиотек (SymPy, Z3, Wolfram Alpha).

Когда использовать:

• Решение уравнений («Реши x^2 - 5x + 6 = 0»).
• Символьное дифференцирование/интегрирование.
• Логические задачи («Докажи, что A ∧ B → A»).

Пример:

1. Запрос: «Найди корни уравнения x^2 - 4 = 0».
2. Router → Level 3.
3. Агент вызывает SymPy: sympy.solve('x**2 - 4', 'x').
4. Получает [-2, 2].
5. Возвращает: «Корни уравнения: x = -2 и x = 2».

Преимущества: точность для формальных задач, возможность доказательств. Недостатки: узкая применимость, требует интеграции с символьными движками.

8. Как обучать/настраивать Router

Для создания надёжного Router можно использовать fine-tuning небольшой модели (например, DistilBERT) на датасете запросов с метками уровней.

Шаги:

1. Собрать датасет: 1000–5000 запросов, размеченных вручную или с помощью LLM (weak supervision).
2. Выбрать архитектуру: классификатор на основе эмбеддингов (Sentence-BERT + линейный слой).
3. Обучить с кросс-энтропийной потерей.
4. Оценить на тестовом наборе (accuracy, F1).

Альтернатива: использовать LLM с промптом, но это дороже. В production часто комбинируют: быстрый rule-based фильтр для очевидных случаев, а для сложных — LLM.

9. Интеграция в Agentic RAG

В Agentic RAG Router является частью цикла агента. Типичная архитектура:

1. Пользовательский запрос поступает в агента.
2. Агент вызывает Router, получает уровень.
3. В зависимости от уровня агент выбирает инструмент:
   • Level 0 → RAG-пайплайн (retriever + LLM).
   • Level 1 → SQL-исполнитель.
   • Level 2 → Python REPL.
   • Level 3 → SymPy-движок.
4. Агент выполняет инструмент, получает результат, при необходимости делает дополнительные шаги (multi-step reasoning).
5. Возвращает ответ пользователю.

Пример фреймворка: LangChain Agent с ToolRouter или initialize_agent с набором инструментов, где каждый инструмент аннотирован уровнем.

10. Примеры сценариев

11. Метрики оценки качества переключения

Для оценки Router и всей системы используют:

• Accuracy классификации — доля запросов, для которых Router выбрал правильный уровень (по сравнению с золотым стандартом).
• End-to-end accuracy — доля запросов, на которые система дала верный ответ (с учётом выбранного уровня).
• Latency — время от запроса до ответа. Уровни 2 и 3 могут быть медленнее.
• Cost — стоимость вызовов LLM и выполнения кода.

Пример: если Router ошибочно направляет вычислительный запрос на Level 0, LLM может дать неверный ответ → end-to-end accuracy падает.

12. Trade-offs и ограничения

Router должен быть достаточно точным, чтобы минимизировать неправильные переключения. Рекомендуется использовать fallback — если Router не уверен, направлять на Level 0 (NL) как наиболее безопасный.

Пет-проект для закрепления

Задача: Создать агента, который для запросов пользователя выбирает один из трёх уровней: NL (RAG), Code (Python), Formalization (SymPy).

Инструменты: Python, LangChain, OpenAI API, SymPy, локальная векторная БД (Chroma).

Шаги:

1. Соберите 50–100 примеров запросов и вручную разметьте их уровни.
2. Реализуйте Router с помощью LLM (промпт: «Определи уровень: 0 — факт, 2 — вычисления, 3 — математика»).
3. Создайте три инструмента:
   • rag_search — выполняет retrieval из Chroma и генерирует ответ.
   • python_repl — выполняет Python-код в изолированной среде.
   • sympy_solver — решает уравнения через SymPy.
4. Настройте агента LangChain с initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION).
5. Протестируйте на запросах: «Какая столица Японии?», «Сколько будет 7!», «Реши x^2 - 9 = 0».

Ожидаемый результат: Агент корректно переключается между инструментами и возвращает точные ответы. Вы можете оценить accuracy Router и end-to-end accuracy.

Связь с другими вопросами

Навигация

• Предыдущий: 196
• Следующий: 198
• Индекс: 00. Индекс разборов