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Questionário Agentic RAG

Entenda como os sistemas de recuperação de agentes escolhem fontes, decompõem perguntas, avaliam evidências e gerenciam custos de recuperação.

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Pergunta 1 de 8

Compared with a simple single-shot retrieve-and-generate baseline, what can agentic RAG add?

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As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

  1. Compared with a simple single-shot retrieve-and-generate baseline, what can agentic RAG add?
    • The agent can decide whether and how to retrieve again during the task
    • Every classic RAG system makes exactly one lookup
    • Retrieval is never used
    • The model guarantees a correct answer after one search
  2. Como o Agentic RAG lida com uma questão difícil de vários saltos?
    • Ele se recusa a responder
    • Ele pode dividir a pergunta em subquestões e recuperar para cada
    • Ele sempre responde apenas de memória
    • Ele exclui a pergunta
  3. No RAG agente, os recuperadores são melhor descritos como o que para o agente?
    • Processos em segundo plano não utilizados
    • A resposta final
    • Ferramentas que o agente pode optar por ligar
    • Um tipo de filtro de imagem
  4. O que uma etapa opcional de 'classificação' faz no RAG de agência?
    • Atribui uma pontuação ao usuário
    • Exclui o armazenamento de vetores
    • Traduz a resposta
    • Filtra pedaços recuperados irrelevantes antes da geração
  5. Qual é o principal custo do RAG de agente em comparação com o RAG de dose única?
    • Mais chamadas de modelo e maior latência
    • Não pode usar um armazenamento de vetores
    • Perde toda a precisão
    • Não requer computação
  6. Qual cenário melhor se adapta ao RAG agente?
    • Ecoando as palavras exatas do usuário
    • Encaminhar uma pergunta entre documentos internos, a web e um banco de dados SQL conforme necessário
    • Gerando texto aleatório sem fontes
    • Compactando um arquivo de imagem
  7. What role do reflection tokens play in the Self-RAG framework?
    • They encrypt documents before indexing
    • They replace all retrievers with a fixed SQL query
    • They let the model signal retrieval decisions and critique retrieved evidence or generated responses
    • They guarantee that every generated citation is correct
  8. How does Adaptive-RAG choose among retrieval strategies?
    • It always performs the same number of searches
    • It skips retrieval for every multi-hop question
    • It selects sources only by document length
    • It selects a retrieval approach based on estimated question complexity