Agentyczny RAG: Ewolucja Inteligentnego Retrieval-Augmented Generation

Wprowadzenie

Retrieval-Augmented Generation (RAG) zrewolucjonizował sposób, w jaki duże modele językowe dostarczają trafne, kontekstowe odpowiedzi, opierając je na zewnętrznych źródłach danych. Jednak tradycyjny RAG działa jako stosunkowo statyczny pipeline: pobiera dokumenty jednokrotnie i generuje odpowiedź. Agentyczny RAG to istotna ewolucja tej technologii, wprowadzająca inteligentnych agentów AI aktywnie uczestniczących w procesie pobierania informacji i rozumowania. Zamiast po prostu przekazywać informacje do LLM, system agentyczny decyduje, co pobrać, kiedy ponownie zapytać, jak zweryfikować dane, a nawet jaki rodzaj odpowiedzi wygenerować — wszystko to w ramach złożonych, wieloetapowych scenariuszy. W tym artykule omawiamy, jak Agentyczny RAG przekształca zastosowania AI w firmach, umożliwiając systemom bycie bardziej elastycznymi, trafnymi i adaptacyjnymi niż kiedykolwiek.

Czym jest Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Zanim przejdziemy do Agentycznego RAG, warto zrozumieć fundament, na którym jest zbudowany. Retrieval-Augmented Generation to potężny pipeline, który wzmacnia odpowiedzi dużych modeli językowych, włączając do nich odpowiednie dane pobrane z zewnętrznych źródeł — zazwyczaj baz wektorowych lub repozytoriów wiedzy. Tradycyjny proces RAG działa prosto: gdy użytkownik wysyła zapytanie, zamiast kierować je bezpośrednio do LLM, system najpierw przeszukuje bazę wektorową, by pobrać kontekstowo trafne dokumenty lub fragmenty informacji. Wyniki te są następnie używane jako kontekst, dodawane do promptu i wysyłane do LLM w celu wygenerowania odpowiedzi.

To podejście fundamentalnie podnosi jakość i wiarygodność odpowiedzi LLM na kilka kluczowych sposobów. Po pierwsze, osadza odpowiedzi w konkretnych, aktualnych danych, zamiast polegać wyłącznie na danych treningowych modelu, które mogą być niepełne lub nieaktualne. Po drugie, ogranicza halucynacje — sytuacje, w których LLM generuje przekonująco brzmiące, lecz całkowicie zmyślone informacje. Zakotwiczając odpowiedzi w zweryfikowanych źródłach, RAG zapewnia, że model generuje odpowiedzi na podstawie faktów, a nie wyłącznie statystycznych wzorców mogących prowadzić do fałszywych twierdzeń. Po trzecie, RAG pozwala organizacjom wykorzystywać własną, specjalistyczną wiedzę, która nie była częścią danych treningowych modelu, umożliwiając budowę aplikacji AI dla konkretnych branż — od badań prawnych, przez wsparcie medyczne, po obsługę klienta.

Typowy pipeline RAG składa się z kilku kluczowych komponentów działających wspólnie. Zapytanie trafia do systemu i jest przetwarzane, aby zrozumieć jego znaczenie semantyczne. Następnie służy ono do przeszukania bazy wektorowej — specjalistycznej bazy przechowującej embeddingi (numeryczne reprezentacje) dokumentów lub fragmentów danych. Baza zwraca najbardziej semantycznie podobne dokumenty na podstawie metryk podobieństwa. Pobranie te stają się kontekstem, który jest włączany do promptu. Ostatecznie wzbogacony prompt trafia do LLM, który generuje odpowiedź opartą na uzyskanym kontekście. Choć proces ten jest potężny, działa jako pipeline jednoprzejściowy: jedno pobranie, jedna generacja, jeden wynik.

Dlaczego Agentyczny RAG jest ważny dla nowoczesnych aplikacji enterprise

Ograniczenia tradycyjnego RAG uwidaczniają się w złożonych, rzeczywistych scenariuszach wymagających wieloetapowego rozumowania, dynamicznego podejmowania decyzji i adaptacyjnego pobierania informacji. Wyobraźmy sobie obsługę klienta, gdzie pada pytanie obejmujące kilka domen — np. o politykę pracy zdalnej w okresie świątecznym z uwzględnieniem standardów branżowych i wymogów prawnych. Tradycyjny system RAG pobierze dokumenty z jednego źródła i wygeneruje odpowiedź, potencjalnie pomijając niuanse lub nie łącząc informacji z różnych dziedzin.

Agentyczny RAG przełamuje te ograniczenia, wprowadzając inteligentne agenty do pętli pobierania i rozumowania. Zamiast traktować pobieranie jako jednorazowe wyszukiwanie, systemy agentyczne mogą decydować, jakie informacje są potrzebne, planować wieloetapowe pobieranie, wywoływać zewnętrzne narzędzia czy API i iteracyjnie dopracowywać własne zapytania. To fundamentalna zmiana z wyszukiwarki-odpowiadacza w asystenta badawczego — system, który wyszukuje, rozumuje problemy, sprawdza źródła, weryfikuje dowody i podejmuje działania dla najlepszego wyniku.

Biznesowy wpływ tej ewolucji jest ogromny. Według Gartnera, agentyczne AI ma do 2029 roku autonomicznie rozwiązywać 80% typowych problemów obsługi klienta bez udziału człowieka, co przyniesie niemal 30% redukcji kosztów operacyjnych. Badania Cyfuture wykazały, że wdrożony w przedsiębiorstwach agentyczny RAG zapewnia redukcję błędów o około 78% w porównaniu do tradycyjnych bazowych rozwiązań RAG. Te liczby pokazują, dlaczego firmy z różnych branż — od finansów, przez zdrowie, po e-commerce — szybko wdrażają podejścia agentyczne, by zwiększyć skuteczność swoich systemów AI.

Jak działa pipeline agentycznego RAG: jak inteligentni agenci zmieniają pobieranie

Architektura agentycznego RAG zasadniczo różni się od tradycyjnego RAG sposobem orkiestracji pobierania i generowania odpowiedzi. Zamiast określonej z góry sekwencji, systemy agentyczne stosują dynamiczne rozumowanie i adaptacyjne strategie pobierania ewoluujące w zależności od kontekstu zapytania i wyników pośrednich.

Kluczowe komponenty agentycznego RAG

1. Inteligentny agent jako decydent

Sercem agentycznego RAG jest sam agent AI — system napędzany LLM, który wykracza poza proste generowanie odpowiedzi. Agent działa jako orkiestrator, decydując, które źródła danych zapytać, jakie informacje są najistotniejsze i jak je syntetyzować. Wykorzystuje zdolności rozumienia języka modelu LLM, by dogłębnie interpretować zapytania, rozumiejąc nie tylko dosłowne pytanie, ale także intencje, kontekst i wymagania. Ta semantyczna analiza umożliwia inteligentne kierowanie zapytań — czego nie potrafi tradycyjny RAG.

2. Wiele źródeł danych i adaptacyjne pobieranie

W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów RAG, które zwykle łączą się z jednym zewnętrznym zbiorem danych, agentyczny RAG może zarządzać równocześnie wieloma heterogenicznymi źródłami danych. Mogą to być wewnętrzne repozytoria dokumentacji firmowej, ogólne branżowe bazy wiedzy, strumienie danych w czasie rzeczywistym, zewnętrzne API, bazy danych strukturalnych i nieustrukturyzowane zbiory dokumentów. Agent dynamicznie decyduje, które źródła priorytetyzować w zależności od kontekstu zapytania. Jeśli pracownik pyta “Jaka jest polityka firmy dotycząca pracy zdalnej w święta?”, agent rozpoznaje pytanie jako wewnętrzne i kieruje je do bazy dokumentacji firmowej. Jeśli pytanie brzmi “Jakie są standardy branżowe dla pracy zdalnej w firmach IT?”, agent kieruje je do ogólnej bazy wiedzy branżowej.

3. Wieloetapowe rozumowanie i dekompozycja zapytań

Agentyczny RAG doskonale radzi sobie z rozbijaniem złożonych zapytań na mniejsze podzadania i rozumowaniem krok po kroku. Gdy pojawia się skomplikowane pytanie, agent może podzielić je na wiele podrzędnych zapytań, każde dotyczące konkretnego aspektu problemu. Następnie pobiera informacje dla każdego z nich, syntetyzuje wyniki i iteracyjnie dopracowuje zrozumienie tematu. Takie podejście jest szczególnie wartościowe w branżach jak prawo, gdzie odpowiedź na pytanie klienta może wymagać sięgnięcia po orzecznictwo, wewnętrzne precedensy, aktualne regulacje i połączenia tych informacji w spójną opinię prawną.

4. Trwałość kontekstu i pamięć

Poza kontekstem pojedynczej sesji, systemy agentycznego RAG mogą zachowywać istotne ślady poprzednich interakcji, pozwalając na ciągłość w wieloetapowych procesach. W finansach agent wsparcia może np. przywołać wcześniejsze szczegóły wniosku kredytowego klienta podczas rozpatrywania eskalacji, co skraca czas obsługi i eliminuje powtarzanie tych samych informacji. Ta zdolność pamięciowa zmienia agenta z bezstanowego odpowiadacza w asystenta świadomego całej historii interakcji.

Jak agent kieruje zapytania do optymalnych źródeł danych

Mechanizm kierowania zapytań w agentycznym RAG to istotny krok naprzód względem tradycyjnych rozwiązań. Gdy użytkownik wysyła zapytanie, agent nie pobiera od razu danych ze wszystkich dostępnych źródeł. Najpierw przeprowadza analizę semantyczną, by zrozumieć charakter i wymagania zapytania. Bierze pod uwagę m.in.:

• Domenę zapytania: Czy dotyczy polityki wewnętrznej, standardów branżowych, specyfikacji technicznych czy danych w czasie rzeczywistym?
• Wymaganą szczegółowość: Czy zapytanie wymaga precyzyjnych, aktualnych informacji czy wystarczy kontekst historyczny?
• Wiarygodność źródeł: Które źródła są najbardziej autorytatywne dla tego typu pytania?
• Aktualność danych: Czy zapytanie wymaga aktualnych danych, czy mogą być archiwalne?

Na podstawie tej analizy agent inteligentnie wybiera najbardziej odpowiednie źródło lub kombinację źródeł. Takie ukierunkowane pobieranie jest znacznie efektywniejsze niż tradycyjne systemy RAG pobierające dane ze wszystkich źródeł naraz i daje trafniejsze odpowiedzi, bo kontekst pobrany jest precyzyjnie dopasowany do potrzeb zapytania.

Obsługa zapytań spoza zakresu z mechanizmami awaryjnymi

Jedną z najważniejszych cech agentycznego RAG jest zdolność rozpoznawania, kiedy zapytanie wykracza poza dostępne źródła danych, i odpowiedniego reagowania. Tradycyjne systemy RAG mogą próbować wygenerować odpowiedź mimo braku danych, co prowadzi do halucynacji lub nieścisłości. Agentyczne systemy RAG rozpoznają kontekst zapytania i oceniają, czy można na nie odpowiedzieć w oparciu o dostępne zasoby.

Jeśli ktoś zapyta “Kto wygrał World Series w 2015 roku?”, a tej informacji nie ma w żadnym źródle, agent rozpozna, że zapytanie jest poza zakresem i skieruje je do mechanizmu awaryjnego. Zamiast generować potencjalnie błędną odpowiedź, system może zwrócić komunikat typu “Nie mam informacji na ten temat w dostępnych bazach wiedzy”. To kluczowe dla utrzymania wiarygodności w zastosowaniach enterprise, gdzie liczy się dokładność.

Agentyczny RAG w FlowHunt: Automatyzacja inteligentnych przepływów pracy

FlowHunt dostrzega przełomowy potencjał agentycznego RAG i zintegrował te możliwości w swojej platformie automatyzacji workflow. FlowHunt pozwala organizacjom budować zaawansowane pipeline’y agentycznego RAG, łącząc inteligentne pobieranie z automatycznym podejmowaniem działań. Powstają kompleksowe procesy obsługujące złożone zadania z minimalnym udziałem człowieka.

W FlowHunt użytkownicy mogą konfigurować wiele źródeł danych — wewnętrzne bazy wiedzy, zewnętrzne API czy strumienie danych na żywo — i definiować, jak agenci mają kierować do nich zapytania. Wizualny kreator workflow pozwala łatwo projektować logikę decyzyjną agenta, określać strategie pobierania oraz mechanizmy awaryjne. Integracja FlowHunt z czołowymi dostawcami LLM gwarantuje dostęp agentów do najnowocześniejszych możliwości rozumienia języka, umożliwiając zaawansowaną analizę semantyczną i rozumowanie.

Dla zespołów contentowych i specjalistów SEO agentyczny RAG FlowHunt jest szczególnie cenny. Agenci mogą autonomicznie badać tematy w różnych źródłach, syntetyzować informacje w spójne narracje, weryfikować fakty w autorytatywnych bazach i generować różne warianty treści zoptymalizowane pod różne grupy odbiorców czy platformy. To przekształca tworzenie treści z ręcznego, czasochłonnego procesu w inteligentny, skalowalny workflow, gdzie agenci odpowiadają za research, szkicowanie i optymalizację, a ludzie skupiają się na strategii i kontroli jakości.

Zastosowania w praktyce: gdzie agentyczny RAG daje wartość enterprise

Teoretyczne zalety agentycznego RAG przekładają się na konkretne korzyści biznesowe w wielu branżach i zastosowaniach. Poznanie tych zastosowań pokazuje, dlaczego firmy inwestują w możliwości agentyczne.

Obsługa klienta i doskonałość serwisowa

Obsługa klienta to jedno z najbardziej efektywnych zastosowań agentycznego RAG. Tradycyjne systemy wsparcia wymagają od klientów przeklikiwania się przez różne bazy wiedzy lub oczekiwania, aż człowiek znajdzie odpowiedź. Agentyczny RAG umożliwia agentom — zarówno ludzkim, jak i AI — inteligentny dostęp do informacji z wielu źródeł jednocześnie.

Wyobraźmy sobie klienta złożonym problemem: “Kupiłem produkt trzy miesiące temu, teraz wykazuje oznaki zużycia i chciałbym wiedzieć, czy obejmuje go gwarancja oraz jakie mam opcje.” System agentyczny:

1. Pobiera historię zakupową klienta z bazy transakcji
2. Wyszukuje specyfikacje produktu i warunki gwarancji z bazy produktów
3. Sprawdza politykę gwarancyjną w dokumentacji wewnętrznej
4. Analizuje wzorce zużycia na podstawie zgłoszeń w systemie ticketowym
5. Syntetyzuje te informacje w kompleksową odpowiedź obejmującą gwarancję, dostępne opcje i kolejne kroki

Takie wieloźródłowe rozumowanie daje znacznie bardziej pomocną odpowiedź niż tradycyjny system pobierający jeden dokument. Agent może też podjąć działanie — zainicjować reklamację, zamówić wymianę czy przekierować do specjalisty — wszystko w ramach jednej interakcji.

Technologie prawne i compliance

Prawnicy muszą stale badać sprawy, weryfikować precedensy i śledzić zmieniające się przepisy. Agentyczny RAG znacznie przyspiesza ten proces, pozwalając prawnikom pozyskiwać informacje z wielu źródeł jednocześnie.

Prawnik pyta: “Jakie są najnowsze precedensy w sporach o klauzule zakazu konkurencji w branży IT i jak mają się do naszych obecnych umów z klientem?” System agentyczny:

1. Przeszukuje wewnętrzną bazę spraw pod kątem precedensów w praktyce firmy
2. Wyszukuje publiczne bazy orzecznictwa w branży IT
3. Pobiera bieżące umowy klienta z systemu zarządzania kontraktami
4. Sprawdza zmiany regulacyjne w bazach compliance
5. Syntetyzuje wnioski w formie notatki prawnej z cytacjami i rekomendacjami

To nie tylko oszczędza godziny ręcznego researchu, ale też ogranicza ryzyko pominięcia istotnych precedensów czy zmian regulacji.

Opieka zdrowotna i wsparcie decyzji medycznych

Służba zdrowia coraz częściej polega na AI w celu wsparcia decyzji klinicznych z zachowaniem precyzji i zgodności z przepisami. Agentyczny RAG umożliwia lekarzom dostęp do informacji z wielu wiarygodnych źródeł — literatury medycznej, wytycznych klinicznych, historii pacjenta i baz diagnostycznych — w skoordynowany, inteligentny sposób.

Lekarz pyta: “Jakie są obecne protokoły leczenia pacjenta z cukrzycą typu 2, nadciśnieniem i przewlekłą chorobą nerek?” System agentyczny:

1. Pobiera aktualne wytyczne kliniczne z baz medycznych
2. Wyszukuje najnowsze badania w literaturze medycznej
3. Uzyskuje historię choroby pacjenta i wcześniejsze odpowiedzi na leczenie
4. Sprawdza interakcje leków w bazach farmakologicznych
5. Syntetyzuje rekomendacje oparte na dowodach, spersonalizowane i zgodne z aktualnymi standardami

Koordynacja informacji z wielu wiarygodnych źródeł przy zachowaniu zgodności z przepisami czyni agentyczny RAG nieocenionym w medycynie.

Finanse i zarządzanie ryzykiem

Instytucje finansowe muszą szybko podejmować decyzje w oparciu o złożone, wieloźródłowe dane, zachowując zgodność z przepisami i kontrolę ryzyka. Agentyczny RAG umożliwia dostęp do danych rynkowych, regulacji, informacji o kliencie i ocen ryzyka w sposób skoordynowany.

Pracownik działu kredytów pyta: “Czy powinniśmy zaakceptować ten wniosek o kredyt komercyjny i na jakich warunkach?” System agentyczny:

1. Pobiera historię finansową wnioskodawcy z baz kredytowych
2. Analizuje warunki rynkowe ze strumieni danych finansowych na żywo
3. Sprawdza wymagania regulacyjne dla danego typu kredytu i profilu klienta
4. Ocena ryzyka branżowego z baz analiz rynkowych
5. Syntetyzuje rekomendację z oceną ryzyka i sugerowanymi warunkami

Takie skoordynowane podejście daje trafniejsze decyzje kredytowe przy zachowaniu zgodności z regulacjami.

E-commerce i spersonalizowane rekomendacje

Platformy e-commerce coraz częściej wykorzystują AI do personalizacji zakupów. Agentyczny RAG pozwala systemom rekomendacji syntetyzować informacje z katalogów produktów, historii zakupów, cen rynkowych, stanów magazynowych w czasie rzeczywistym i opinii klientów.

Podczas przeglądania sklepu internetowego agentyczny system rekomendacji:

1. Pobiera historię zakupów i preferencje klienta
2. Analizuje zachowania podobnych klientów na podstawie filtracji kolaboratywnej
3. Sprawdza dostępność i ceny w magazynach w czasie rzeczywistym
4. Ocena recenzji i sentymentu z opinii klientów
5. Syntetyzuje spersonalizowane rekomendacje łączące trafność, dostępność i zyskowność

Takie wieloźródłowe rozumowanie pozwala tworzyć trafniejsze, bardziej aktualne i biznesowo korzystne rekomendacje niż tradycyjne systemy.

Kluczowe zalety agentycznego RAG w porównaniu do tradycyjnych podejść

Ewolucja od tradycyjnego RAG do agentycznego RAG niesie kilka istotnych korzyści uzasadniających większą złożoność:

1. Mniej halucynacji i większa dokładność

Dzięki weryfikacji informacji w wielu źródłach, sprawdzaniu dowodów i iteracyjnemu pobieraniu, agentyczny RAG znacząco ogranicza halucynacje. Agent może sprawdzać dane, wykrywać sprzeczności i prosić o doprecyzowanie, gdy to konieczne. Podejście wieloźródłowe daje odpowiedzi bardziej faktograficzne i wiarygodne niż systemy jednoprzejściowe.

2. Adaptacyjne, kontekstowe odpowiedzi

Agentyczne systemy RAG głęboko rozumieją kontekst i adaptują swoje działania. Zamiast stosować jedną strategię pobierania, agenci dopasowują podejście do charakterystyki zapytania, dostępnych źródeł i oczekiwanych wyników. Taka świadomość kontekstu pozwala generować trafniejsze, bardziej zniuansowane odpowiedzi.

3. Wieloetapowe rozumowanie i rozwiązywanie złożonych problemów

Tradycyjny RAG świetnie odpowiada na proste pytania, ale nie radzi sobie z problemami wieloetapowymi. Agentyczny RAG pozwala rozkładać złożone zapytania, rozumować krok po kroku i syntetyzować dane z różnych źródeł. Jest to kluczowe w branżach takich jak prawo, medycyna czy finanse, gdzie problemy rzadko mają proste odpowiedzi.

4. Autonomiczne podejmowanie działań

Poza generowaniem odpowiedzi, agentyczny RAG może podejmować działania na ich podstawie. Agent może nie tylko odpowiedzieć klientowi, ale też np. zainicjować zwrot, umówić spotkanie lub eskalować sprawę — wszystko w oparciu o swoją analizę. Ta autonomia zmienia AI z pasywnego dostawcy informacji w aktywnego uczestnika procesów biznesowych.

5. Skalowalność i mniej nadzoru ludzkiego

Agentyczne RAG są modułowe i skalowalne, ograniczając potrzebę ludzkiego nadzoru. Zamiast programować warunki dla każdego przypadku, agenci sami radzą sobie z nowymi sytuacjami, opierając się na nabytych wzorcach i zdolnościach rozumowania. To pozwala obsłużyć większy wolumen złożonych zapytań bez proporcjonalnego wzrostu liczby pracowników.

6. Ciągła nauka i doskonalenie

Systemy agentycznego RAG mogą uczyć się na podstawie interakcji, stale poprawiając swoje działanie. Włączając feedback od użytkowników, śledząc skuteczność strategii pobierania i modyfikując logikę decyzyjną, agenci stają się coraz skuteczniejsi. Dzięki temu agentyczne systemy z czasem stają się coraz lepsze.

Wdrażanie agentycznego RAG: kluczowe aspekty i dobre praktyki

Skuteczne wdrożenie agentycznego RAG wymaga odpowiedniego planowania i uwzględnienia kilku istotnych czynników:

1. Integracja i jakość źródeł danych

Efektywność agentycznego RAG zależy przede wszystkim od jakości i aktualności źródeł danych. Organizacje powinny:

• Audytować istniejące źródła pod kątem aktualności i rzetelności
• Wprowadzić polityki zarządzania danymi dla utrzymania jakości
• Zintegrować różnorodne źródła: bazy strukturalne, dokumenty nieustrukturyzowane, API, dane na żywo
• Wdrożyć wersjonowanie źródeł, by śledzić zmiany i mieć kontrolę audytową
• Ustalić zasady dostępu zapewniające, że agenci pobierają tylko autoryzowane dane

2. Projektowanie agenta i logika decyzyjna

Zdolności decyzyjne agenta determinują jakość wyników. Organizacje powinny:

• Określić jasne kryteria decyzyjne dla kierowania zapytań do źródeł
• Wdrażać mechanizmy awaryjne dla zapytań poza zakresem
• Implementować walidację pobranych danych przed ich użyciem
• Projektować pętle feedbacku dla ciągłego doskonalenia
• Testować szeroko na różnorodnych typach zapytań dla odporności

3. Integracja feedbacku ludzkiego

Choć agentyczny RAG ogranicza potrzebę interwencji człowieka, feedback pozostaje kluczowy dla poprawy skuteczności. Organizacje powinny:

• Wdrożyć mechanizmy zbierania feedbacku od użytkowników
• Ustalić procesy przeglądu w decyzjach wysokiego ryzyka (medycyna, prawo, finanse)
• Wykorzystać feedback do trenowania i dostrajania logiki decyzyjnej agenta
• Zachować nadzór człowieka w krytycznych zastosowaniach
• Dokumentować przypadki brzegowe i wykorzystywać je do poprawy treningu

4. Monitorowanie wydajności i metryki

Efektywne wdrożenie wymaga jasnych metryk:

• Metryki dokładności: jak często odpowiedzi agenta są poprawne i użyteczne
• Metryki pobierania: które źródła są najczęściej używane i najcenniejsze
• Metryki jakości odpowiedzi: satysfakcja użytkowników i jakość wyniku
• Metryki efektywności: czas rozwiązania i wykorzystanie zasobów
• Wskaźniki błędów: halucynacje, błędne kierowanie, inne typy awarii

5. Bezpieczeństwo i zgodność z przepisami

Agentyczne systemy RAG muszą działać w ramach ram bezpieczeństwa i compliance:

• Wdrożyć kontrolę dostępu by agenci pobierali tylko autoryzowane dane
• Prowadzić ścieżki audytu wszystkich decyzji i działań agenta
• Zapewnić prywatność danych poprzez szyfrowanie i restrykcje dostępu
• Przestrzegać przepisów typu RODO, HIPAA lub branżowych wymogów
• Wdrożyć zabezpieczenia przed atakami typu prompt injection czy zapytaniami wrogimi

Wyzwania i ograniczenia agentycznego RAG

Choć agentyczny RAG niesie liczne korzyści, należy być świadomym wyzwań i ograniczeń:

1. Większa złożoność

Systemy agentycznego RAG są bardziej złożone niż tradycyjne RAG, wymagają bardziej zaawansowanej infrastruktury, przemyślanego projektowania i intensywnego testowania. To może oznaczać wyższe koszty i wymóg specjalistycznej wiedzy.

2. Opóźnienia i wydajność

Wieloetapowe rozumowanie i pobieranie wielu danych może zwiększać czas odpowiedzi względem tradycyjnych RAG. Trzeba równoważyć zalety zaawansowanego rozumowania z potrzebą szybkości, zwłaszcza w czasie rzeczywistym.

3. Koszty

Bardziej złożone rozumowanie oraz wielok