От RAG к Agentic RAG 2,5 года назад Майк Кинг написал статью о...

От RAG к Agentic RAG

2,5 года назад Майк Кинг написал статью о том, что RAG — это будущее поиска. Теперь вышло обновление:

В той статье я утверждал, что RAG — это не реактивный ответ Google на ChatGPT. Это архитектура, которую они строили с момента публикации статьи REALM в августе 2020 года. SGE (теперь AI Overviews) — это ее воплощение в практическом применении. Все, что произошло с тех пор, это подтвердило.

Описанный мной в той статье конвейер RAG с однократным выполнением запроса → поисковый запрос → фрагменты из k лучших результатов → LLM → ответ с цитатами — уже в прошлом. Все основные платформы поиска с использованием ИИ перешли на новую архитектуру.

Это агентный RAG, и теперь он используется по умолчанию.

Теперь конвейеры обработки данных обладают четырьмя свойствами, которых нет в линейной архитектуре: планирование, использование инструментов, многошаговая итерация и рефлексия.

Это означает, что поиск информации больше не является единичным событием. Один пользовательский запрос запускает от 5 до 20 внутренних подзапросов. Агент координирует их, оценивает промежуточные результаты и синтезирует окончательный ответ только после того, как сочтет доказательную базу достаточной.

Источник новости https://t.me/notjohnmu/2800...