Onko Agentic RAG sen arvoinen? RAG-järjestelmät ovat kehittyneet yksinkertaisista noutaja-generaattoriputkista kehittyneisiin työnkulkuihin. On edelleen epäselvää, milloin käyttää Enhanced RAG:ia (kiinteät putket omistetuilla moduuleilla) ja Agentic RAG:ia (LLM orkestroi koko prosessin dynaamisesti). Tämä tutkimus tarjoaa ensimmäisen empiirisen vertailun. Parannettu RAG lisää ennalta määritellyt komponentit tiettyjen heikkouksien korjaamiseen: reitittimet tarkistamaan haku tarpeen, kyselyiden uudelleenkirjoittajat kohdistuksen parantamiseksi ja sijoittajat dokumenttien valinnan hienosäätöön. Työnkulku on kiinteä ja manuaalisesti suunniteltu. Agentic RAG lähestyy asiaa eri tavalla. LLM päättää, mitkä toiminnot suoritetaan, milloin ne suoritetaan ja iteroidaanko. Ei ylimääräisiä komponentteja perustietokannan, noutajan ja generaattorin lisäksi. Malli ohjaa kaikkea. Tutkijat arvioivat molempia paradigmoja neljässä ulottuvuudessa laadunvarmistuksessa ja tiedonhakutehtävissä. Käyttäjän intentiokäsittely: Agentic päihittää hieman Enhanced useimmissa tehtävissä, mutta Enhanced voittaa selvästi FEVERissä (+28,8 F1-pistettä), jossa agentti usein hakee tarpeettomasti. Kyselyjen uudelleenkirjoitus: Agentic RAG saavuttaa keskimäärin 55,6 NDCG@10 verrattuna Enhanced 52,8:aan, mikä osoittaa, että agentti voi mukautuvasti kirjoittaa kyselyt uudelleen silloin kun se on hyödyllistä. Asiakirjan hienosäätö: Parannettu RAG uudelleenluokituksella (49,5 NDCG@10) päihittää Agenticin (43,9). Omat reranker-moduulit voittavat iteratiiviset noutoyritykset. Agentic RAG on paljon herkempi mallin ominaisuuksille. Heikommilla malleilla Enhanced RAG säilyttää vakauden, kun taas Agentic-suorituskyky heikkenee merkittävästi. Kustannusanalyysi paljastaa, että Agentic RAG vaatii 2–10 kertaa enemmän laskentaaikaa ja tokeneita monivaiheisen päättelyn vuoksi. Valinta Enhanced ja Agentic RAG:n välillä riippuu rajoitteistasi. Parannettu RAG tarjoaa ennustettavuutta, alhaisempia kustannuksia ja vakautta heikommilla malleilla. Agentic RAG tarjoaa joustavuutta, mutta vaatii vahvempia malleja ja enemmän laskentaa. Artikkeli: Opi rakentamaan tehokkaita Agentic RAG -järjestelmiä akatemiassamme: