RAG в корпоративном AI

Retrieval-Augmented Generation (RAG) стала ключевой техникой для расширения возможностей больших языковых моделей за счет актуальных и доменно-специфичных знаний. Сегодня используются два подхода: традиционный Native RAG и новый парадигм Agentic RAG, который вводит автономных агентов для сложных информационных рабочих процессов.

Native RAG: стандартный pipeline

Архитектура

Native RAG сочетает методы поиска и генерации, чтобы давать ответы с большей точностью и релевантностью. Типичные этапы:

• Обработка запроса и эмбеддинг: вопрос пользователя при необходимости переписывается и преобразуется в векторное представление с помощью LLM или модели эмбеддингов для семантического поиска.
• Поиск: система ищет в векторной базе или хранилище документов top-k релевантных фрагментов, используя метрики схожести — cosine, евклидово расстояние или скалярное произведение. Для масштабирования применяются алгоритмы ANN.
• Реранкинг: найденные результаты переупорядочиваются по релевантности, свежести, доменной специфике или пользовательским предпочтениям. Для этого используют как правила, так и обученные модели.
• Синтез и генерация: LLM синтезирует отранжированные данные в связный ответ, учитывающий контекст.

Распространенные оптимизации

Улучшают работу Native RAG динамический реранкинг с учетом сложности запроса, стратегии фьюжна, объединяющие ранжирования по нескольким запросам, и гибридные подходы, сочетающие семантическую сегментацию с выборкой похожей на агентов логикой для повышения надежности и снижения задержек.

Agentic RAG: автономные многоагентные рабочие процессы

Что такое Agentic RAG?

Agentic RAG заменяет линейный конвейер набором автономных агентов, координируемых оркестратором. Каждый агент может самостоятельно извлекать, анализировать и действовать по документам или задачам, а общий уровень управления интегрирует ответы и принимает решения. Такой подход поддерживает глубокое рассуждение, сравнение нескольких документов, планирование и адаптацию в реальном времени.

Ключевые компоненты

• Документный агент: каждому документу или источнику назначается агент, который отвечает на вопросы по своему контенту, выполняет суммаризацию и локальный анализ.
• Мета-агент: оркестратор, управляющий документными агентами, интегрирующий их выводы, разрешающий конфликты и формирующий итоговый ответ или действие.

Преимущества и особенности

• Автономность: агенты работают независимо в своей области, что позволяет параллельную обработку и специализацию.
• Адаптивность: система динамически меняет стратегию — глубину реранкинга, приоритеты документов или выбор инструментов — в зависимости от запроса и контекста данных.
• Проактивность: агенты предугадывают потребности, самостоятельно подтягивают дополнительные источники, предлагают дальнейшие шаги и учатся на предыдущих взаимодействиях.

Расширенные возможности

Agentic RAG выходит за рамки пассивного поиска: агенты могут сравнивать документы, сопоставлять разделы, агрегировать выводы из разных источников и вызывать внешние инструменты или API для обогащения рассуждений. Это позволяет реализовать:

• Автоматизированные исследования и агрегацию по нескольким базам данных
• Комплексную поддержку принятия решений, например сравнение технических характеристик
• Исполнительскую поддержку с независимым синтезом и рекомендациями к действию

Применение

Agentic RAG особенно полезен там, где требуется тонкая обработка информации и принятие решений на основе нескольких документов:

• Управление корпоративными знаниями в разнородных внутренних хранилищах
• AI-ассистенты для исследователей, аналитиков и руководителей
• Автоматизированные рабочие процессы, запускающие действия после многоэтапного анализа
• Сложные аудиты на соответствие и безопасность с агрегацией доказательств в реальном времени

Как выбрать

Native RAG хорош для стандартного расширения LLM: быстрый поиск, ранжирование и синтез релевантной информации. Agentic RAG подходит организациям, которым нужны глубокие рассуждения, сравнение множества источников, проактивные действия и гибкая оркестрация. Если приоритет — автономные рабочие процессы и продвинутая поддержка принятия решений, Agentic RAG предлагает развитие концепции RAG в полноценную агентную архитектуру.