Agentic-RAG: Иерархическая многоагентная система для улучшенного анализа временных рядов
Моделирование временных рядов играет важную роль во многих областях, включая планирование спроса, обнаружение аномалий и прогноз погоды, но сталкивается с проблемами, такими как высокая размерность, нелинейность и сдвиги распределения.
Предлагаемый подход включает использование иерархической, многоагентной архитектуры, где главный агент координирует специализированные подагенты, сосредоточенные на задачах, таких как прогнозирование, обнаружение аномалий и восполнение пропусков.
Практические решения и ценность
Улучшенный анализ
Подход позволяет улучшить анализ временных рядов путем использования подагентов, которые извлекают соответствующие подсказки из специализированных баз знаний, чтобы повысить точность прогнозов на новых данных.
Гибкость и точность
Модульный подход обеспечивает гибкость и точность, превосходящие традиционные методы в обработке сложных задач с временными рядами.
Улучшение производительности SLMs
Использование механизма внимания двойного уровня позволяет обрабатывать длинные зависимости в данных временных рядов без дополнительной настройки, а также улучшает производительность SLM на конкретных задачах с временными рядами.
Превосходство над традиционными методами
Предложенный метод показал превосходство над базовыми показателями в задачах прогнозирования, обнаружения аномалий и восполнения пропусков, демонстрируя более высокую точность прогнозов и надежность по всем метрикам.
Подробнее о исследовании можно почитать здесь. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям данного проекта.
Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашим каналам в Telegram и LinkedIn. Если вам нравится наша работа, то вам понравится и наш новостной бюллетень.
Не забудьте также присоединиться к нашему сообществу на Reddit с более чем 50 тыс. подписчиков.
Не упустите возможность прослушать рекомендуемый вебинар от нашего партнера: «Построение высокопроизводительных приложений ИИ с помощью NVIDIA NIMs и Haystack».
