Классические RAG-системы используют векторный поиск для ответов на простые вопросы, но сталкиваются с трудностями при многошаговых запросах или необходимости проверки данных. Это часто приводит к галлюцинациям при нехватке контекста.
Концепция RAG 2.0 подразумевает совместное обучение и настройку компонентов поиска и генерации. Агентный RAG (Agentic RAG) дополняет это автономным управлением процессом: агент самостоятельно планирует действия, выбирает инструменты и проверяет промежуточные результаты.
Архитектура агентного RAG включает оркестратор, который разбивает запрос на подзадачи. Система может использовать SQL-запросы, вызовы API или выполнение кода. Если данных недостаточно, агент переформулирует запрос и повторяет цикл поиска до получения качественного ответа.
Агентный подход эффективен для сложных задач, требующих синтеза информации из разных источников. Однако он увеличивает задержку и расходы на токены. Для внедрения таких систем необходимы лимиты на количество шагов, логирование действий агента и строгий контроль прав доступа к внешним инструментам.
