Google представил Agentic RAG — подход к Retrieval-Augmented Generation (RAG) в рамках своей платформы Gemini Enterprise Agent. Этот метод направлен на повышение надёжности и точности ответов ИИ-агентов за счёт улучшенного извлечения и использования контекста из внешних источников.
Ключевая идея Agentic RAG заключается в том, что агенты могут динамически адаптировать свои запросы к базам знаний, учитывая контекст диалога и предыдущие шаги. Это позволяет избежать ошибок, связанных с неполным или устаревшим контекстом, и обеспечивает более точные и релевантные ответы.
В статье подчёркивается, что традиционные RAG-системы часто сталкиваются с проблемами, такими как «заглушки» (hallucinations) и неспособность учитывать динамический контекст. Agentic RAG решает эти проблемы за счёт использования более сложных механизмов извлечения и обработки информации, включая многократные итерации запросов и адаптацию к контексту.
Для разработчиков ИИ-агентов, таких как Jarv, этот подход может стать важным инструментом для улучшения качества ответов. Особенно актуально это для агентов, работающих с большими объёмами данных или в областях, где точность информации критически важна.
Google также отмечает, что Agentic RAG может быть интегрирован с другими компонентами платформы Gemini Enterprise Agent, такими как планирование задач и управление контекстом, что делает его ещё более мощным инструментом для создания сложных ИИ-агентов.