Was ist Agentic RAG? Die neue Grenze von RAG

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie:

• Wie wir uns von Standard-RAG zu Agentic RAG weiterentwickelt haben.
• Was Agentic RAG eigentlich ist.
• Wie es funktioniert und welche Architekturen am häufigsten für die Implementierung verwendet werden.
• Einen Vergleich zwischen traditionellem RAG und Agentic RAG.
• Die wichtigsten Anwendungsfälle.
• Die wichtigsten Herausforderungen, die es mit sich bringt, und wie man sie wie ein Profi meistert.

Lassen Sie uns eintauchen!

Von RAG zu Agentic RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Technik, die LLM-Anwendungen verbessert, indem sie ihnen relevanten externen Kontext liefert. Dabei werden Dokumente zum Zeitpunkt der Abfrage über Datenquellen abgerufen und an das LLM weitergeleitet.

Dies hilft dabei, die Antworten des Modells in genauen Informationen zu verankern und das Risiko von Halluzinationen zu verringern. Herkömmliche RAG-Anwendungen haben jedoch zwei wesentliche Einschränkungen:

1. Sie stützen sich in der Regel nur auf eine oder eine begrenzte Anzahl externer Wissensquellen.
2. Sie verfolgen einen One-Shot-Ansatz: Der Kontext wird einmal abgerufen, ohne dass die abgerufenen Informationen iterativ überprüft oder validiert werden.

Unterdessen entwickelt sich die KI-Landschaft mit dem Aufkommen von KI-Agenten rasant weiter. Dabei handelt es sich um LLM-basierte Systeme, die in der Lage sind, zu argumentieren, zu planen, sich zu erinnern und externe Tools zu nutzen (z. B. über MCP). Diese Agenten können komplexe, mehrstufige Aufgaben ausführen, sich an neue Eingaben anpassen und Entscheidungen auf der Grundlage von Beobachtungen treffen.

Dieser Wandel erfordert einen fortschrittlicheren Ansatz: Agentic RAG. Es ist an der Zeit, diese neue Ära der Retrieval-Augmented Generation zu erkunden!

Was ist Agentic RAG?

Agentic RAG ist eine RAG-Architektur, die von KI-Agenten unterstützt wird. Im Kern verwandelt sie die statische Pipeline für das Abrufen und Generieren von Informationen in einen dynamischen, agentenbasierten Prozess.

Im Gegensatz zu herkömmlichem RAG basiert es nicht auf einer festen Abfolge von Abfrage- und Generierungsschritten. Stattdessen übergibt Agentic RAG die Kontrolle an einen autonomen Agenten, der in der Lage ist, zu denken, zu planen und Werkzeuge zu verwenden.

In dieser Konfiguration ist der RAG-Agent dafür verantwortlich, zu entscheiden, wie Informationen abgerufen werden, welche Tools verwendet werden und wann sein Verständnis der Anfrage eines Benutzers verfeinert werden muss. Er kann mit mehreren Datenquellen interagieren, Ergebnisse validieren, Schritte wiederholen und bei Bedarf sogar mit anderen Agenten zusammenarbeiten.

Diese Architektur öffnet die Tür zu flexibleren, anpassungsfähigeren und intelligenteren agentenbasierten KI-Systemen. Agentic RAG wurde entwickelt, um komplexe, mehrstufige Aufgaben mit größerem Kontextbewusstsein und mehr Autonomie zu bewältigen.

Wie funktioniert Agentic RAG?

Agentic RAG funktioniert, indem KI-Agenten in die Abrufphase einer RAG-Pipeline eingebettet werden. Anstatt passiv Dokumente aus einer einzigen Quelle abzurufen, besteht die Idee darin, sich auf Abrufagenten zu verlassen, die aktiv auswählen, wie und wo Informationen abgerufen werden sollen.

Diese Agenten können auf eine Vielzahl von Tools zugreifen, darunter Vektordatenbanken, Web-Suchmaschinen, externe APIs, Rechner und vieles mehr. Sie könnten beispielsweise eine Verbindung zu einem MCP-Server herstellen, der über 20 Tools für die Echtzeit-Datenextraktion aus beliebigen Webseiten bereitstellt.

Der RAG-Agent ist für alles zuständig. Er kann entscheiden, ob ein Abruf erforderlich ist, welches Tool verwendet werden soll, wie die Abfrage formuliert werden soll und ob der abgerufene Kontext gut genug ist – oder ob ein erneuter Versuch erforderlich ist.

In komplexeren Fällen können mehrere spezialisierte RAG-Agenten zusammenarbeiten. Ein Agent kann eine strukturierte Datenbank abfragen, während ein anderer Daten aus E-Mails oder Webseiten extrahiert.

Obwohl das Konzept noch neu ist, bieten die besten KI-Agentenbibliotheken bereits alles, was für die Implementierung agentenbasierter RAG-Workflows erforderlich ist. Als Nächstes wollen wir zwei beliebte Architekturen untersuchen, um besser zu verstehen, wie dieser Mechanismus funktioniert!

Single-Agent-RAG

Die einfachste Form von agentenbasiertem RAG wird mit einem Single-Agent-System implementiert, das als Router fungiert. Dieser Agent wird oft als Agentic RAG Router oder RAG Routing Agent bezeichnet.

In dieser Architektur empfängt ein einzelner KI-Agent die Benutzeranfrage und entscheidet, welche externe Wissensquelle oder welches externe Tool für die Abfrage verwendet werden soll. Der Router-Agent kann sich ohne strenge Einschränkungen mit einer oder mehreren Quellen verbinden – von Vektordatenbanken bis hin zu Scraping-APIs.

Der RAG-Agent leitet die Anfrage an die relevanteste Quelle weiter, ruft die erforderlichen Informationen ab und leitet den abgerufenen Kontext an das LLM weiter. Mit anderen Worten: Er kombiniert die abgerufenen Daten mit der Benutzeranfrage, um dem LLM zu helfen, eine endgültige, genaue Antwort zu generieren.

Dieses Design ist einfach und effektiv und eignet sich daher gut für Anwendungsfälle mit einer begrenzten Anzahl von Tools oder Datenquellen.

Multi-Agent-RAG-Systeme

Für komplexere Aufgaben sollte eine Multi-Agent-Architektur bevorzugt werden. In diesem Fall koordiniert ein Master-Agent mehrere spezialisierte Abruf-Agenten.

Jeder dieser Agenten ist für einen bestimmten Datenbereich oder eine bestimmte Aufgabe innerhalb des gesamten agentenbasierten RAG-Prozesses verantwortlich. Ein Agent kann beispielsweise interne proprietäre Dokumente abrufen, ein anderer Informationen aus dem Internet sammeln, während wieder andere die Daten aggregieren oder validieren.

Diese Arbeitsteilung ermöglicht es dem System, vielschichtige Anfragen effizienter zu bearbeiten. Das liegt daran, dass die Agenten parallel arbeiten können, um Informationen aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu verarbeiten.

Multi-Agent-RAG-Systeme umfassen in der Regel eine Vielzahl spezialisierter Agenten, wie zum Beispiel:

• Routing-Agenten: Entscheiden anhand der Anfrage des Benutzers, welche Datenquellen und Tools verwendet werden sollen, und leiten den Datenfluss durch die relevanteste RAG-Pipeline.
• Abfrageplanungsagenten: Sie zerlegen komplexe Abfragen in Teilaufgaben, verteilen diese auf die Agenten und konsolidieren die Ergebnisse zu einer kohärenten Antwort.
• ReAct-Agenten: Verwenden Schlussfolgerungen und Aktionsschritte, um Aufgaben gemäß dem ReAct-Paradigma iterativ zu lösen. Sie können Tools auswählen und Aktionen basierend auf Zwischenergebnissen dynamisch verfeinern.
• Planungs- und Ausführungsagenten: Führen ganze mehrstufige Workflows unabhängig aus, verbessern die Effizienz und reduzieren die Notwendigkeit, zu einem zentralen Planer zurückzukehren.

Diese modulare und kollaborative Architektur macht Multi-Agent-RAG äußerst anpassungsfähig und leistungsstark. Auf diese Weise eignet es sich ideal für anspruchsvolle, reale KI-Anwendungen.

RAG vs. Agentic RAG

RAG funktioniert in engen Kontexten, ist jedoch durch seine einmalige Abfrage, mangelnde Anpassungsfähigkeit und Unfähigkeit, seine Ergebnisse zu validieren oder zu verfeinern, eingeschränkt.

Agentic RAG hingegen integriert KI-Agenten in die Pipeline, um ein intelligenteres, flexibleres System zu schaffen. Dies spiegelt besser wider, wie Menschen denken und handeln, wenn sie komplexe Aufgaben unter Verwendung von Informationen aus vertrauenswürdigen Kanälen lösen.

Einen schnellen Vergleich finden Sie in der folgenden Übersichtstabelle „RAG vs. agentisches RAG“:

Hinweis: Selbst das leistungsstärkste RAG-System – ob traditionell oder agentenbasiert – kann das Risiko von KI-Halluzinationen nicht vollständig ausschließen.

Ist agentes RAG immer besser als Standard-RAG?

TL;DR: Nein, nicht unbedingt. Es gibt immer noch Szenarien, in denen traditionelles RAG die bessere Wahl ist.

Angesichts all der Vorteile, die wir diskutiert haben, fragen Sie sich vielleicht, ob es noch einen Grund gibt, einfache, traditionelle RAG-Pipelines zu verwenden. Die Antwort lautet: Ja.

Agentisches RAG bietet zwar alle zuvor genannten Vorteile, hat aber auch Nachteile. Mehr Agenten bedeuten eine höhere Komplexität, höhere Kosten und eine größere Fehler- oder Ausfallfläche. Agentische Systeme können aufgrund des Koordinationsaufwands auch schwieriger zu debuggen und langsamer sein. Außerdem kann es schwierig sein, zu verstehen, was hinter den Kulissen passiert ist und wie Sie zu einer bestimmten Antwort gekommen sind.

Traditionelles RAG bleibt ideal für einfachere, klar definierte Anwendungsfälle, bei denen Geschwindigkeit und Kosteneffizienz am wichtigsten sind. Agentisches RAG hingegen glänzt in anderen Szenarien. Entdecken Sie sie!

Anwendungsfälle für agentenbasiertes RAG

Agentisches RAG eignet sich hervorragend für Szenarien, die eine dynamische Interaktion mit verschiedenen Informationsquellen erfordern, wie z. B.:

• Unternehmensweite Suche über Datensilos hinweg: Lassen Sie Agenten Informationen aus E-Mails, Datenbanken, internen Dokumenten und APIs abrufen und konsolidieren – alles in einer umfassenden Antwort.
• Automatisierter Kundensupport: Routineanfragen werden autonom bearbeitet, während komplexe Probleme bei Bedarf intelligent an menschliche Agenten eskaliert werden.
• Komplexe Recherche und Analyse: Synthese von Informationen aus unterschiedlichen Wissensdatenbanken und Quellen, um komplexe Forschungsfragen zu beantworten oder eingehende Analysen durchzuführen.
• Personalisierte Inhaltserstellung: Integrieren Sie benutzerspezifische Informationen mit umfassenderem Wissen, um hochgradig angepasste Inhalte wie personalisierte Berichte oder Lernmaterialien zu erstellen.
• Multimodale Datenverarbeitung: Kombinieren Sie Text, Bilder und Audio für Compliance-Prüfungen, Versicherungsansprüche und mehr.

Herausforderungen bei Agentic RAG und wie man sie bewältigt

Unter all den neuen Herausforderungen, die sich aus der Verwaltung einer Architektur mit einem oder mehreren RAG-Agenten ergeben, weist Agentic RAG immer noch viele der Kernprobleme auf, die auch bei herkömmlichen RAG-Systemen zu finden sind.
Der Grund dafür ist, dass der größte Teil der Komplexität aus dem Abruf hochwertiger, vertrauenswürdiger Daten resultiert – unabhängig von der Architektur.

Agentisches RAG geht jedoch noch einen Schritt weiter. Es geht nicht nur darum, Zugang zu zuverlässigen Daten aus verschiedenen Branchen zu haben. Es erfordert auch Tools, Anwendungen und Systeme, um diese Daten abzurufen, zu analysieren, zu transformieren und zu verarbeiten.

Daher benötigen Sie Zugang zu einer vollständigen KI-Infrastruktur für Daten. Genau das bietet Bright Data mit seinen KI-Lösungen, darunter

• Datenanbieter: Verbinden Sie sich mit vertrauenswürdigen Anbietern, um hochwertige, KI-fähige Datensätze in großem Umfang zu beziehen.
• Autonome KI-Agenten: Suchen, greifen Sie auf jede Website zu und interagieren Sie mit ihr in Echtzeit mithilfe einer Reihe leistungsstarker APIs.
• Vertikale KI-Anwendungen: Erstellen Sie zuverlässige, benutzerdefinierte Datenpipelines, um Webdaten aus branchenspezifischen Quellen zu extrahieren.
• Grundlagenmodelle: Greifen Sie auf konforme, webbasierte Datensätze zu, um Vorab-Training, Bewertung und Feinabstimmung durchzuführen.
• Multimodale KI: Nutzen Sie das weltweit größte Repository für Bilder, Videos und Audiodateien, das für KI optimiert ist.
• Datenpakete: Erhalten Sie kuratierte, einsatzbereite, strukturierte, angereicherte und annotierte Datensätze.

Fazit

In einer KI-gesteuerten Welt, die sich rasch in Richtung intelligenter Agenten bewegt, stellt das agentenbasierte RAG die natürliche Weiterentwicklung traditioneller RAG-Workflows dar. Es verbessert Standard-RAG-Pipelines durch die Einführung von KI-Agenten, die in der Lage sind, die abgerufenen Kontextdaten zu bewerten und zu validieren.

Wie hier beschrieben, bestehen die größten Herausforderungen nicht nur darin, Zugang zu hochwertigen Daten zu haben. Sie erfordern auch agentenfähige Tools für die Abfrage, Validierung und Transformation. Genau dafür ist die KI-Infrastruktur von Bright Data ausgelegt.

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