Populære emner
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Er Agentic RAG verdt det?
RAG-systemer har utviklet seg fra enkle retriever-generator-pipelines til sofistikerte arbeidsflyter. Det er fortsatt uklart når man skal bruke Enhanced RAG (faste pipelines med dedikerte moduler) kontra Agentic RAG (LLM orkestrerer hele prosessen dynamisk).
Denne forskningen gir den første empiriske sammenligningen.
Enhanced RAG legger til forhåndsdefinerte komponenter for å adressere spesifikke svakheter: rutere for å avgjøre om henting er nødvendig, spørringsomskrivere for å forbedre justering, og rerankere for å forbedre dokumentutvalget. Arbeidsflyten er fast og manuelt konstruert.
Agentic RAG tar en annen tilnærming. LLM-en bestemmer hvilke handlinger som skal utføres, når de skal utføres, og om de skal itereres. Ingen ekstra komponenter utover grunnleggende kunnskapsbase, retriever og generator. Modellen styrer alt.
Forskerne evaluerte begge paradigmene på fire dimensjoner innen QA og informasjonsinnhenting.
Brukerens intensjonshåndtering: Agentisk presterer litt bedre enn Enhanced på de fleste oppgaver, men Enhanced vinner avgjørende på FEVER (+28,8 F1-poeng), hvor agenten ofte henter unødvendig.
Omskriving av spørringer: Agentic RAG oppnår i gjennomsnitt 55,6 NDCG@10 sammenlignet med 52,8 for Enhanced, noe som viser at agenten kan omskrive spørringer adaptivt når det er fordelaktig.
Dokumentforbedring: Forbedret RAG med reranking (49,5 NDCG@10) overgår Agentic (43,9). Dedikerte reranker-moduler slår iterative hentingsforsøk.
Agentisk RAG er langt mer følsom for modellkapasitet. Med svakere modeller opprettholder Enhanced RAG stabiliteten, mens Agentic-ytelsen forringes betydelig.
Kostnadsanalyse viser at Agentic RAG krever 2–10 ganger mer beregningstid og tokens på grunn av flerstegs resonnement.
Valget mellom Enhanced og Agentic RAG avhenger av dine begrensninger. Enhanced RAG gir forutsigbarhet, lavere kostnader og stabilitet med svakere modeller. Agentic RAG gir fleksibilitet, men krever sterkere modeller og mer beregning.
Artikkel:
Lær å bygge effektive agentiske RAG-systemer i vår akademi:

Topp
Rangering
Favoritter
