Är Agentic RAG värt det? RAG-system har utvecklats från enkla retriever-generator-pipelines till sofistikerade arbetsflöden. Det är fortfarande oklart när man ska använda Enhanced RAG (fixed pipelines with dedicated modules) jämfört med Agentic RAG (LLM orkestrerar hela processen dynamiskt). Denna forskning ger den första empiriska jämförelsen. Förbättrad RAG lägger till fördefinierade komponenter för att åtgärda specifika svagheter: routrar för att avgöra om återvinning behövs, frågeomskrivare för att förbättra justering och omrankare för att förfina dokumentvalet. Arbetsflödet är fast och manuellt konstruerat. Agentic RAG tar en annan väg. LLM bestämmer vilka handlingar som ska utföras, när de ska utföras och om de ska itereras. Inga extra komponenter utöver grundläggande kunskapsbas, retriever och generator. Modellen styr allt. Forskarna utvärderade båda paradigmen över fyra dimensioner inom QA och informationssökning. Användarintentionshantering: Agentic presterar något bättre än Enhanced på de flesta uppgifter, men Enhanced vinner avgörande på FEVER (+28,8 F1-poäng), där agenten ofta hämtar onödigt resultat. Omskrivning av frågor: Agentic RAG uppnår i genomsnitt 55,6 NDCG@10 jämfört med 52,8 för förbättrade, vilket visar att agenten kan skriva om frågor adaptivt när det är fördelaktigt. Dokumentförfining: Förbättrad RAG med omklassificering (49,5 NDCG@10) överträffar Agentic (43,9). Dedikerade reranker-moduler slår iterativa återhämtningsförsök. Agentic RAG är mycket mer känslig för modellkapacitet. Med svagare modeller bibehåller Enhanced RAG stabiliteten medan Agentic-prestandan försämras avsevärt. Kostnadsanalys visar att Agentic RAG kräver 2–10 gånger mer beräkningstid och tokens på grund av flerstegsresonemang. Valet mellan Enhanced och Agentic RAG beror på dina begränsningar. Förbättrad RAG erbjuder förutsägbarhet, lägre kostnader och stabilitet med svagare modeller. Agentisk RAG ger flexibilitet men kräver starkare modeller och mer beräkningskraft. Papper: Lär dig att bygga effektiva Agentic RAG-system i vår akademi: