Почему Agentic RAG — это будущее

Традиционные RAG-системы извлекают всю информацию сразу и конкатенируют её в input модели. Это работает, но неэффективно.

Проблема: Статичный поиск не масштабируется. Модель не может рассуждать о том, какая информация ей нужна, поэтому мы извлекаем всё и надеемся, что это релевантно.

Три парадигмы

1. Graph RAG

Проектируем алгоритм, который извлекает отрывки за один раз и конкатенирует их.

Плюсы: Детерминированно, предсказуемо Минусы: Не может адаптироваться к характеристикам задачи

2. Workflow RAG

Предопределяем workflow и просим модель выполнять его пошагово.

Плюсы: Некоторая гибкость Минусы: Ограничено предопределёнными путями

3. Agentic RAG

Предоставляем иерархические интерфейсы поиска напрямую модели. Пусть она решает, что искать.

Плюсы: Автономная стратегия, итеративное выполнение, перемешанное использование инструментов Минусы: Более сложно, требует сильного рассуждения модели

Как работает Agentic RAG

У агента есть три инструмента:

1. keyword_search — Быстрый точный поиск
2. semantic_search — Понимание концептуального сходства
3. chunk_read — Получение полного контекста вокруг результатов

Агент думает:

• "У меня достаточно информации?"
• "Если нет, нужно ли мне искать сущности (KG) или концепции (семантика)?"
• "Нужно ли мне прочитать полный контекст этого чанка?"

Итерирует, пока не будет уверен в ответе.

Почему это важно

Эффективность: Извлекает только нужную информацию Точность: Рассуждение о поиске улучшает результаты Масштабируемость: Производительность растёт с лучшими моделями

Будущее RAG — это не более быстрый поиск. Это более умное рассуждение о том, что искать.