Inteligentne RAG: Systemy generowania odpowiedzi z dynamicznym doborem strategii

Tradycyjne systemy RAG (Retrieval-Augmented Generation), które łączą pobieranie informacji z generowaniem tekstu, ewoluują w kierunku bardziej inteligentnych rozwiązań. Nowy paradygmat, określany jako Agentic RAG, wprowadza element decyzyjności do procesu wyszukiwania, pozwalając systemowi na dynamiczny wybór strategii w zależności od charakteru zapytania.

Asif Razzaq w swoim artykule prezentuje implementację systemu Agentic RAG, który aktywnie decyduje, kiedy pobieranie dokumentów jest konieczne, a także optymalnie dobiera strategię wyszukiwania. Kluczowym elementem jest tutaj zastosowanie agenta AI, który analizuje zapytanie i na tej podstawie wybiera najbardziej adekwatną taktykę pozyskiwania informacji.

Jak to działa?

System opiera się na kilku kluczowych komponentach. Po pierwsze, wykorzystuje embeddingi do reprezentacji dokumentów i zapytań w przestrzeni wektorowej. Następnie, indeks FAISS umożliwia szybkie i efektywne wyszukiwanie semantyczne. Istotnym elementem jest również zastosowanie modelu językowego (w demonstracyjnej wersji – mock LLM), który symuluje proces decyzyjny agenta.

Dynamiczny dobór strategii

Sednem innowacji jest zdolność agenta do wyboru strategii wyszukiwania. W zależności od zapytania, system może zastosować wyszukiwanie semantyczne, które znajduje dokumenty o zbliżonym znaczeniu, wyszukiwanie z wykorzystaniem wielu zapytań (multi-query), wyszukiwanie uwzględniające aspekt czasu (temporal), lub strategię hybrydową, łączącą różne podejścia. Takie podejście pozwala na precyzyjne dopasowanie kontekstu i generowanie odpowiedzi o wyższej jakości.

Przejrzystość i kontrola

System Agentic RAG kładzie nacisk na transparentność. Każdy krok procesu – od decyzji o potrzebie wyszukiwania, przez wybór strategii, po syntezę odpowiedzi – jest rejestrowany i prezentowany użytkownikowi. Dzięki temu, użytkownik może zrozumieć, w jaki sposób system doszedł do danej odpowiedzi i zweryfikować jej zasadność.

Przyszłość RAG?

Agentic RAG stanowi krok naprzód w rozwoju systemów generowania odpowiedzi. Dodanie elementu decyzyjności i dynamicznego doboru strategii pozwala na tworzenie systemów bardziej adaptacyjnych i inteligentnych. Choć przedstawiona implementacja jest demonstracyjna, to pokazuje potencjał tego podejścia. W przyszłości, systemy Agentic RAG mogą być rozwijane z wykorzystaniem realnych modeli językowych, większych baz wiedzy i bardziej zaawansowanych strategii wyszukiwania, co otworzy nowe możliwości w interakcji z AI. Kod źródłowy implementacji systemu Agentic RAG jest dostępny na GitHub.