Ce este un RAG?

Retrieval Augmented Generation (RAG) este o tehnică avansată folosită în domeniul inteligenței artificiale pentru a îmbunătăți acuratețea și relevanța răspunsurilor generate de modelele de limbaj mare (LLM). În esență, RAG combină capacitatea unui model de a genera text cu abilitatea de a recupera informații relevante din baze de date externe sau din documente suplimentare. Acest proces permite modelului să furnizeze răspunsuri mai factuale și contextualizate, reducând astfel fenomenul de “halucinație” unde modelul ar putea genera informații incorecte sau neverificabile. RAG funcționează prin a lua o interogare de la utilizator, a căuta documente sau informații relevante care să ofere context suplimentar, și apoi a folosi acest context împreună cu interogarea pentru a genera un răspuns final prin intermediul unui LLM.

Diferențele între RAG tradițional și RAG agentic

Conform postării lui Avi Chawla de pe X, datată 17 ianuarie 2025, există diferențe semnificative între un sistem RAG tradițional și unul agentic:

RAG Tradițional

• Proces Simplu: RAG tradițional urmează un flux liniar unde informațiile sunt recuperate o singură dată și apoi folosite pentru a genera un răspuns. Dacă contextul recuperat nu este suficient, sistemul nu poate căuta dinamic mai multe informații.
• Limitări în Raționament: Acest tip de RAG are dificultăți în a gestiona interogări complexe care necesită un raționament multi-pas sau o înțelegere aprofundată a contextului.
• Lipsa de Adaptabilitate: Sistemul nu poate modifica strategia sa de recuperare și generare pe baza specificității problemei, ceea ce poate duce la răspunsuri superficiale sau nepotrivite.

RAG Agentic

• Introducerea Comportamentelor Agentice: Agentic RAG aduce o nouă dimensiune prin integrarea agenților inteligenți care pot lua decizii autonome la fiecare etapă a procesului RAG. Aceștia pot reformula interogările, căuta surse externe pentru context suplimentar, și verifica relevanța răspunsurilor.
• Iterație și Rafinament: Procesul include pași suplimentari unde agenții pot decide dacă este necesar mai mult context și pot accesa diverse surse externe pentru a-l obține. Dacă răspunsul nu este relevant, sistemul poate reveni la început pentru a itera și rafina procesul.
• Robustețe și Adaptabilitate: Agenții asigură că fiecare componentă a procesului este aliniată cu obiectivul general, oferind astfel o robustețe crescută și capacitatea de a se adapta la interogări complexe și schimbătoare. De exemplu, în pașii 1-2, un agent poate corecta greșelile de ortografie din interogare, iar în pașii 3-8, un alt agent decide dacă este necesar mai mult context, alegând cea mai bună sursă externă pentru a-l obține.
• Verificarea Relevanței: După generarea unui răspuns, un agent verifică relevanța acestuia (pașii 10-12). Dacă răspunsul nu este satisfăcător, procesul se reia, permițând mai multe iterații până se obține un răspuns adecvat sau se recunoaște
  că întrebarea nu poate fi răspunsă.
  Această abordare agentică face ca RAG să fie mai dinamic și capabil să ofere răspunsuri mai precise și contextualizate, adaptându-se la nevoile specifice ale fiecărei interogări. De exemplu, în pașii 9-12, după ce se obține un răspuns, un agent verifică dacă acesta este relevant pentru interogarea inițială. Dacă răspunsul este relevant, acesta este returnat utilizatorului; dacă nu, procesul se reia de la început, permițând sistemului să învețe și să se adapteze pe parcursul mai multor iterații.
  Concluzie
  Diferențele dintre RAG tradițional și RAG agentic sunt esențiale pentru înțelegerea evoluției în tehnologia de procesare a limbajului natural. RAG tradițional oferă o bază solidă pentru îmbunătățirea răspunsurilor generate de LLM-uri, dar introducerea comportamentelor agentice în RAG agentic aduce un nivel de sofisticare și adaptabilitate care depășește limitările sistemelor tradiționale. Prin capacitatea sa de a lua decizii autonome, de a verifica și de a rafina răspunsurile, RAG agentic nu doar că îmbunătățește acuratețea și relevanța răspunsurilor, dar și deschide noi posibilități pentru aplicații în diverse domenii, de la serviciul clienți până la cercetarea academică, unde contextul și precizia sunt cruciale. Astfel, evoluția de la RAG tradițional la RAG agentic reflectă un pas semnificativ înainte în direcția unei inteligențe artificiale mai inteligente și mai intuitive.