アプリケーションガイド
エージェント RAG
Agentic RAG is a family of retrieval-augmented systems in which a model or controller can choose retrieval actions, inspect results, and sometimes search again before answering.
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概要
These loops can add evidence-seeking flexibility and also add latency, cost, and failure points.
ディープダイブ
Classic RAG typically retrieves context for a query and supplies it to a language model. Agentic RAG refers to designs where an agent decides whether to retrieve, which query or source to use, and whether to continue after seeing results. A system may decompose a question, inspect evidence, filter or critique it, and reformulate a search. Research approaches differ: Self-RAG uses reflection tokens for retrieval and critique, while Adaptive-RAG selects retrieval strategies based on question complexity. These are specific methods, not a standard architecture or a guarantee that evidence supports the final answer.
現実世界の実装
Break a question about two products into separate searches, then compare retrieved evidence.
Choose between a document index and a structured database when the question requires different data.
Check whether retrieved passages support a draft before returning it.
Stop retrieval when evidence is sufficient or a step budget is reached.
Agentic RAG の将来
Agentic retrieval remains a design space with tradeoffs among answer quality, evidence coverage, cost, and latency. Evaluate on the target corpus and questions, track whether sources support generated claims, and compare against a simpler retrieval baseline.
実践する
なぜそれが重要なのか
- ビルドの選択. AI が実際の成果を向上させるかどうかは、アプリケーション レベルの設計によって決まります。
- チームとワークフロー. ワークフローを適切に統合すると、ユーザーが信頼できる生産性が向上します。
- リスクと安全性. 適切な範囲のユースケースにより、変更の疲労と実装のリスクが軽減されます。
気をつけてください
- 壊れたプロセスを自動化すると、既存の問題がさらに拡大する可能性があります。
- チームが過剰に自動化し、必要な人間の判断を排除してしまう可能性があります。
- 出力が継続的に評価されないと、品質が変動する可能性があります。
次のステップ
- 現在のワークフローをマッピングし、最も摩擦が大きいステップを特定します。
- 完全自動化の前に人間によるチェックポイントを定義します。
- プロンプト、エスカレーション パス、品質基準についてユーザーをトレーニングします。
- タスクレベルの結果を追跡して、持続的な価値を確認します。
探検を続けましょう
よくある質問
What is Agentic RAG?
Agentic RAG is a family of retrieval-augmented systems in which a model or controller can choose retrieval actions, inspect results, and sometimes search again before answering. These loops can add evidence-seeking flexibility and also add latency, cost, and failure points.
Compared with a simple single-shot retrieve-and-generate baseline, what can agentic RAG add?
Agentic methods can make retrieval an iterative decision; classic RAG has multiple formulations, so this contrast is scoped to a simple single-shot baseline.
エージェント RAG は、難しいマルチホップの質問をどのように処理しますか?
サブ質問に分解し、それぞれの証拠を取得することは、エージェント RAG の中核的な強みです。
エージェント RAG では、レトリバーはエージェントにとって何と表現するのが最も適切でしょうか?
エージェントは各レトリーバーを道具として扱い、各ターンでそれを使用するかどうか、および使用する方法を決定します。
オプションの「グレーディング」ステップは、エージェント RAG で何を行いますか?
取得したチャンクの関連性を評価することで、主題から外れたコンテキストによってモデルが誤解されるリスクが軽減されます。
シングルショット RAG と比較したエージェント RAG の主なコストはいくらですか?
Iterative retrieval can improve coverage for some questions, but it adds calls, latency, and cost and can still retrieve or reason incorrectly.