Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) is het framework waarin een agent actief relevante informatie uit een kennisdatabase ophaalt en gebruikt om het genereren van antwoorden te verbeteren, zodat ze nauwkeurig en contextueel geschikt zijn.
Wat gebeurt er als je de kracht van retrieval-augmented generation (RAG) combineert met agentische AI-systemen? Dan krijg je agentische RAG, een geavanceerde benadering voor het creëren van AI-modellen die niet alleen hoogwaardige, contextueel relevante content genereren, maar ook werken met een hoge mate van autonomie en aanpassingsvermogen. In traditionele RAG-systemen haalt het model informatie op uit een database of corpus om het generatieproces te informeren, zodat de output is gebaseerd op betrouwbare en actuele informatie. Wanneer deze mogelijkheid echter is geïntegreerd met agentische AI, kan het model dynamisch beslissen wanneer en hoe dit ophaalmechanisme moet worden gebruikt, op basis van de context en de uit te voeren taak.
Agentische RAG-systemen zijn met name nuttig in complexe, dynamische omgevingen waar toegang tot en integratie van nieuwe informatie cruciaal is. Met agentische RAG kan AI meer genuanceerde beslissingen nemen, zich aanpassen aan nieuwe situaties en zelfs zijn eigen prestaties in de loop van de tijd verbeteren door te leren van zijn interacties en de resultaten van zijn acties.
Agentic RAG is een geavanceerd AI-model dat AI-agents introduceert in de RAG-pipeline om het ophalen en de flexibiliteit van informatie te versterken. Deze agents kunnen taken automatiseren, toegang krijgen tot externe data, aangepaste output maken en hun prestaties verbeteren door voortdurend bij te leren. Door agentische AI toe te voegen aan RAG-systemen worden AI-toepassingen slimmer en onafhankelijker.
Traditionele RAG-systemen gebruiken semantisch zoeken om relevante informatie uit verschillende databronnen op te halen. Agentische RAG gaat nog een stapje verder door AI-agents te gebruiken om het ophalen van informatie te verbeteren. Deze agents kunnen verschillende functies vervullen, zoals:
Door deze AI-agents te integreren, kunnen agentische RAG-systemen meer nauwkeurige, aanpasbare en gebruikersgerichte mogelijkheden bieden voor het ophalen van informatie.
Agentic RAG biedt een aantal belangrijke voordelen ten opzichte van traditionele RAG-systemen, waaronder:
Transformeer de manier waarop werk wordt gedaan in elke rol, werkproces en branche met autonome AI-agents.
Agentische RAG heeft een breed scala aan toepassingen in verschillende sectoren en domeinen. Een paar noemenswaardige voorbeelden zijn:
Agentische RAG heeft het potentieel om tal van sectoren te transformeren door ervaringen te verbeteren en de ondersteuning voor zowel werknemers als klanten te versterken.
Agentische RAG heeft veel voordelen, maar het brengt ook een paar uitdagingen en beperkingen met zich mee. Agentische RAG-systemen zijn afhankelijk van data van hoge kwaliteit. Gebrekkige of ontoereikende datasets kunnen dan ook van invloed zijn op de betrouwbaarheid en prestaties van het systeem. Agentische RAG-systemen roepen ook cruciale ethische zorgen op over databescherming, transparantie en aansprakelijkheid.
Bovendien kan het trainen en implementeren van agentische RAG-systemen kostbaar zijn, vooral voor grootschalige toepassingen. Een gebrek aan richtlijnen en best practices kan een uitgebreide toepassing in de weg staan.
Het goede nieuws is dat doorlopend onderzoek en vooruitgang in AI-technologie deze beperkingen voortdurend aanpakken en verminderen, wat de weg vrijmaakt voor een bredere acceptatie van agentische RAG in verschillende toepassingen.
Agentische RAG (Retrieval Augmented Generation) combineert de redenerings- en actiemogelijkheden van AI-agents met de sterke punten van RAG voor het ophalen van informatie om contextueel begrip en het genereren van reacties te verbeteren.
Hoewel standaard RAG informatie ophaalt en rechtstreeks doorgeeft aan een LLM, stelt Agentic RAG de AI-agent in staat om intelligent te beslissen wat hij ophaalt, wanneer hij deze ophaalt en hoe hij deze gebruikt in meerstappenredenering.
Voordelen zijn onder meer nauwkeurigere en contextueel relevante antwoorden, minder hallucinaties in LLM's, verbeterde probleemoplossingsmogelijkheden en de mogelijkheid om externe, actuele informatie dynamisch te openen en te gebruiken.
Het is handig voor complexe zoekantwoorden, kennisintensieve taken, dynamisch ophalen van informatie, situaties die synthese van meerdere bronnen vereisen en het verminderen van de afhankelijkheid van statische trainingsdata.
De AI-agent fungeert als een slimme arrangeur, besluit om externe kennisbanken te doorzoeken, query's opnieuw te formuleren, opgehaalde informatie te evalueren en op te nemen in de redenering en bij het genereren van antwoorden.
Componenten omvatten een groot taalmodel (LLM), een ophaalmodule (voor externe data), een plannings-/redeneermodule voor de agent en mogelijk een interface voor het gebruik van tools.
Uitdagingen zijn onder meer het beheren van de complexiteit van het dynamisch ophalen van informatie, het waarborgen van de betrouwbaarheid van externe bronnen, het beheersen van computerkosten en het omgaan met dubbelzinnige gebruikersintenties.
De schrijvers en redacteuren van dit artikel werden door AI ondersteund.
Bekijk in onze bibliotheek hoe je agenten kunt bouwen.
Lanceer Agentforce met snelheid, vertrouwen en ROI die je kunt meten.
Laat ons weten wat je zakelijke behoeften zijn, dan helpen wij je antwoorden te vinden.
