引入RAG的生成精度比较
Mastra 可以比较和验证引入 RAG 之前和之后生成的响应的准确性。例如，可以从信息准确性、全面性、用户满意度等方面比较和评估对同一问题的回答，无论是否使用 RAG。事实上，在许多用例中，RAG 已被证明能比单独使用 LLM 产生更好的答案。当涉及内部手册以及医疗和法律文件等专业文件时，RAG 确实表现出色。 Mastra 还具有记录评估结果的功能，这可以不断提高响应质量。
RAG的引入也带来了一定的技术挑战。首先，矢量数据库存在运营成本和更新数据所需的工作量。此外，如果搜索结果质量低，则存在产生虚假信息的风险。为了应对这些挑战，Mastra 在工作流程中添加了检测和评估步骤，允许用户监控搜索准确性并根据反馈进行改进。此外，还可以加入定期重新生成矢量数据、删除重复和低质量数据等维护功能。 Mastra 的 GUI 和模板功能使您能够灵活有效地应对这些挑战。
利用Mastra的工具集成和记忆功能的先进AI操作方法
Mastra 的主要功能之一是它与外部工具的灵 伯利兹电报数据 活集成以及允许代理保留上下文的记忆功能。通过结合这些，我们可以构建更实用、功能更强的人工智能代理。通过工具集成，可以与外部API和业务系统链接进行处理，并且通过利用内存，可以根据对话历史和过去的处理结果在保持上下文的同时进行响应。这将使先进的人工智能代理能够运行，它不仅可以回答问题，还可以执行连续任务并做出复杂的决策。它具有灵活性和可扩展性，可以承受商业环境中的全面运营。
工具集成方法及应用
Mastra 的设计旨在使与外部工具的集成变得简单。通过 REST API、Webhooks 或 Python 脚本与内部系统和云服务集成。例如，期待通过与Google日历和Slack的集成，实现日程调整和通知的自动化，以及与CRM和ERP的联动，检索和更新客户信息等，在实际层面得到应用。 API 端点和参数可以通过 GUI 设置，甚至非工程师也可以设计高级集成流程。这将极大地扩展业务流程自动化和人工智能利用的范围。