На відміну від традиційного RAG, який реагує на запити з мінімальною адаптацією, Agentic RAG здатний змінювати стратегію пошуку «на льоту» залежно від контексту. Про це йдеться в матеріалі The New Stack.
Сьогодні, коли дедалі більше компаній інтегрують генеративні моделі у виробничі процеси, системи підтримки ухвалення рішень і клієнтські застосунки, точність стає основною конкурентною перевагою. 74% ІТ-лідерів очікують, що використання GenAI зростатиме. Без точності результати роботи ШІ ризикують перетворитися на дезінформацію, шкідливі помилки або рішення, які підривають довіру користувачів.
Високоточні відповіді означають, що ШІ правильно вирішує завдання, забезпечує ROI та стабільну якість роботи, перетворюючи GenAI-рішення на довгострокову конкурентну перевагу.
Прив’язка GenAI до реальності: роль та обмеження RAG
Одним із підходів до підвищення точності є retrieval-augmented generation (RAG) — генерація з підкріпленням пошуком. RAG допомагає LLM бути точнішими у вузькоспеціалізованих контекстах, використовуючи актуальні дані із баз знань.
Водночас RAG має низку обмежень:
• Пропуски чи застарілі дані: якщо база знань неповна або застаріла, модель заповнює прогалини здогадками, що є ризикованим.
• Проблема «сигнал — шум»: за наявності конфліктної чи нерелевантної інформації модель може давати непослідовні відповіді.
• Обмежена пам’ять і контекст: у довгих діалогах контекст втрачається, що призводить до повторів і зниження якості.
• Грубе сегментування даних та обмеження векторних пошуків: надто короткі фрагменти не дають повної картини, а методи на кшталт aNN чи kNN можуть бути повільними й шумними при великих обсягах даних.
• Відсутність механізму зворотного зв’язку: класичний RAG не перевіряє себе та не вдосконалюється автоматично, даючи можливість помилкам накопичуватися.
Поява Agentic RAG
Можна покращувати пошук у RAG через повторне ранжування чи доменне налаштування, але Agentic RAG піднімає підхід на новий рівень. Це адаптивна архітектура, яка використовує спеціалізованих AI-агентів із «механізмом судді» для підвищення якості відповідей.
Agentic RAG дає можливість LLM працювати з кількома джерелами даних та інструментами, змінюючи стратегію пошуку залежно від контексту. Багатоагентні системи можуть не лише відповідати на запити, а й повторно обробляти результати, підвищуючи точність із часом. Вони також здатні працювати з мультимодальними даними — текстом, зображеннями, аудіо тощо.
Приклади:
• Anthropic повідомляє, що багатоагентна система з Claude Opus 4 як головним агентом і Claude Sonnet 4 як підагентами перевершила одного агентного Claude Opus 4 на 90,2%.
• RAGentA framework підвищує точність відповідей на 10,72% порівняно зі стандартними RAG. Архітектура передбачає послідовну роботу кількох агентів — від гібридного пошуку до перевірки повноти відповіді й об’єднання результатів.
Патерн Agentic Blackboard
Один із популярних підходів у багатоагентних системах — blackboard pattern, коли агенти асинхронно співпрацюють через спільну базу знань.
Як це працює:
⇾ Ініціалізація: дошка (blackboard) заповнюється початковими даними.
⇾ Активація агентів: вони слідкують за дошкою й діють, коли їхня експертиза доречна.
⇾ Ітераційне вдосконалення: агенти поетапно уточнюють дані, доки не буде знайдено рішення.
Приклад — медична діагностика: різні агенти аналізують симптоми, історію хвороби та лабораторні дані, поступово уточнюючи діагноз. Зворотний зв’язок дає їм можливість навчатися і ставати точнішими з часом.
Кілька способів, як Agentic RAG підвищує точність
1. Планування та декомпозиція запиту: агент-планувальник розбиває складний запит на підзавдання для точнішого пошуку.
2. Адаптивна гібридна стратегія пошуку: вибір найкращого методу пошуку (терміновий, графовий, векторний, через API) для кожного підзавдання.
3. Оцінювання та перевірка доказів: агент-суддя відсіює нерелевантні чи суперечливі дані перед генерацією відповіді.
4. Самоперевірка та ревізія: агент-рецензент перевіряє узгодженість відповіді з початковим запитом.
5. Довготривала пам’ять і структурований пошук: збереження важливих знань і переваг користувача для подальшого використання.
Для реалізації Agentic RAG у масштабі потрібна постійна інтеграція з даними, інструментами та міжсистемний обмін інформацією. Це вже не лише завдання ШІ, а й виклик інфраструктури й інтероперабельності даних.
Читайте також на ProIT, як генеративний ШІ спрощує міграцію застосунків: 7 ключових методів та інструментів.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
