Что такое Agentic RAG простыми словамиОбычный RAG — это как старый навигатор: спросили один раз, получили один маршрут. Если по дороге перекрытие или объезд — навигатор об этом не знает, просто везёт как умеет.
Agentic RAG — это навигатор, который умеет остановиться и спросить себя: "а хватает ли мне данных для нормального ответа?" Если нет — ищет ещё раз, по-другому, пока не наберёт достаточно.
Технически разница в четырёх вещах:
разбивает сложный вопрос на подзапросы сам выбирает стратегию поиска под каждый из них повторяет попытку, если первый поиск не зашёл оценивает, достаточно ли найденного для полного ответаРазница особенно заметна там, где нужно сопоставить данные из разных источников или периодов — обычный RAG в такой ситуации может выдать уверенный на вид ответ, построенный на неполных данных, просто потому что у него нет механизма это проверить.
Но это не бесплатно: agentic RAG сложнее и дороже в эксплуатации. Если задача — быстро найти конкретный факт в понятной базе, обычный RAG сделает это лучше и дешевле. Агентная логика оправдана только там, где вопрос реально требует нескольких шагов рассуждения.
Подробнее с примерами и источниками — в статье.У нас в AllSee это не абстракция — гибридный (векторный + полнотекстовый) поиск по ГОСТам и регламентам мы уже реализовали для научно-исследовательского центра: система указывает источник каждого ответа, а не просто выдаёт готовый текст. Тот же принцип декомпозиции сложного запроса лежит в основе и других наших мультиагентных решений.
Если у вас похожая задача с поиском по большим массивам документов — пишите: allsee.team
