Multiagent-RAG-System mit Agent2Agent-Protokoll erstellen
Einführung
Diese Oracle Autonomous AI Database-Lösung integriert ein RAG-System (Multiagent Retrieval-Augmented Generation), das als Agentic RAG bezeichnet wird, um die Kommunikation und Performance mit großen Open-Source-Sprachmodellen (LLMs) zu verbessern. Agentic RAG ändert den Zugriff von Benutzern auf Informationen über Dokument-Repositorys, Websites und Codebases hinweg. Es extrahiert Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten, automatisiert den Abruf in großem Maßstab und ermöglicht LLMs die Bereitstellung synthetisierter, dateninformierter Antworten, die eine schnellere Entscheidungsfindung unterstützen.
Ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal dieser Lösung ist die Integration des Protokolls Agent2Agent (A2A), ein offener Standard, der von Google entwickelt wurde. Das Protokoll A2A erleichtert die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Agents. Im Gegensatz zu herkömmlichen monolithischen Pipelines ermöglicht A2A eine unabhängige Agent-Bereitstellung, dynamische Discovery über Agent-Karten und ein detailliertes Aufgabenmanagement. Dadurch wird die Skalierbarkeit erheblich verbessert und der Betrieb in multiagenten Systemen vereinfacht. Die Lösung nutzt die LangChain-Integration mit Oracle AI Database, vereinfacht das Setup von Vektorspeichern und die Suche und bietet gleichzeitig ein flexibles Framework zur Orchestrierung komplexer, multiagenter Gedankenketten (CoT).
Das System beseitigt inhärente Skalierungsengpässe bei Multiagent-Implementierungen, indem jeder Agent-Typ (Planer, Forscher und Synthesizer) auf dedizierten Compute-Clustern mit maßgeschneiderter Ressourcenzuweisung bereitgestellt wird. Dieser Ansatz bietet Fehlerisolierung und betriebliche Effizienz, indem sichergestellt wird, dass Workload-Spitzen in einem Agent-Typ andere nicht beeinflussen. Darüber hinaus unterstützt A2A die Unternehmenscompliance mit anpassbaren Sicherheits-Policys, Authentifizierungsschemas – einschließlich JSON Web Token (JWT) und OpenID Connect (OIDC) – und detailliertem Auditlogging auf Agent-Ebene.
Demo
Voraussetzungen und Setup
- Oracle Cloud-Account – Anmeldeseite
- Oracle AI Database – Dokumentation
- Oracle Autonomous AI Database – Dokumentation
- A2A-Protokoll – Dokumentation
- Gradio – Dokumentation
- LangChain – Dokumentation
- Trafilatura – Dokumentation