Stojí Agentic RAG za to? RAG systémy se vyvinuly od jednoduchých pipeline retriever-generátor k sofistikovaným workflow. Stále není jasné, kdy použít Enhanced RAG (pevné pipeline s dedikovanými moduly) a kdy Agentic RAG (LLM orchestruje celý proces dynamicky). Tento výzkum poskytuje první empirické srovnání. Vylepšený RAG přidává předdefinované komponenty pro řešení specifických slabin: routery pro určení, zda je potřeba vyhledávání, přepisovače dotazů pro zlepšení zarovnání a rerankery pro zpřesnění výběru dokumentů. Pracovní postup je pevný a ručně navržený. Agentic RAG přistupuje k tomu jinak. LLM rozhoduje, které akce provést, kdy je provést a zda se má iterovat. Žádné další komponenty kromě základní znalostní báze, retrívra a generátoru. Model ovládá všechno. Výzkumníci hodnotili oba paradigmata ve čtyřech dimenzích QA a úkolů vyhledávání informací. Manipulace s uživatelským záměrem: Agentic mírně překonává Enhanced ve většině úkolů, ale Enhanced rozhodně vítězí ve FEVER (+28,8 F1 bodů), kde agent často zbytečně získává. Přepisování dotazů: Agentic RAG dosahuje průměrných NDCG@10 55,6 oproti 52,8 u Enhanced, což ukazuje, že agent dokáže adaptivně přepisovat dotazy, když je to prospěšné. Zpřesnění dokumentů: Vylepšený RAG s přehodnocením (49,5 NDCG@10) překonává Agentic (43,9). Dedikované reranker moduly překonávají iterativní pokusy o vyhledávání. Agentický RAG je mnohem citlivější na schopnosti modelu. U slabších modelů si vylepšený RAG udržuje stabilitu, zatímco výkon Agentic výrazně klesá. Analýza nákladů ukazuje, že Agentic RAG vyžaduje 2–10krát více výpočetního času a tokenů kvůli vícestupňovému uvažování. Volba mezi Enhanced a Agentic RAG závisí na vašich omezeních. Vylepšený RAG nabízí předvídatelnost, nižší náklady a stabilitu i u slabších modelů. Agentic RAG poskytuje flexibilitu, ale vyžaduje silnější modely a více výpočetního výkonu. Článek: Naučte se vytvářet efektivní Agentic RAG systémy v naší akademii: