O que é RAG agênico? A nova fronteira do RAG

Nesta postagem do blog, você aprenderá:

• Como evoluímos do RAG padrão para o Agentic RAG.
• O que realmente é o Agentic RAG.
• Como ele funciona e as arquiteturas mais comuns para implementá-lo.
• Uma comparação entre o RAG tradicional e o Agentic RAG.
• Seus principais casos de uso.
• Os principais desafios que ele apresenta e como lidar com eles como um profissional.

Vamos mergulhar no assunto!

Do RAG ao Agentic RAG

O RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que aprimora as aplicações LLM, fornecendo-lhes um contexto externo relevante. Ele funciona recuperando documentos por meio de fontes de dados no momento da consulta e alimentando-os ao LLM.

Isso ajuda a ancorar as respostas do modelo em informações precisas, reduzindo o risco de alucinações. No entanto, as aplicações RAG tradicionais têm duas limitações principais:

1. Elas normalmente dependem de apenas uma — ou um número limitado de — fontes de conhecimento externas.
2. Elas seguem uma abordagem única: o contexto é recuperado uma vez, sem raciocínio iterativo ou validação das informações recuperadas.

Enquanto isso, o cenário da IA está evoluindo rapidamente com o surgimento dos agentes de IA. Esses são sistemas baseados em LLM capazes de raciocinar, planejar, lembrar e usar ferramentas externas (por exemplo, via MCP). Esses agentes podem realizar tarefas complexas de várias etapas, adaptar-se a novas entradas e tomar decisões com base em observações.

Essa mudança exige uma abordagem mais avançada: Agentic RAG. É hora de explorar essa nova era de geração aumentada por recuperação!

O que é Agentic RAG?

RAG Agêncio é uma arquitetura RAG alimentada por agentes de IA. Em sua essência, ela transforma o pipeline estático de recuperação-geração em um processo dinâmico e orientado por agentes.

Ao contrário do RAG tradicional, ele não depende de uma sequência fixa de etapas de recuperação e geração. Em vez disso, o RAG agênico entrega o controle a um agente autônomo capaz de raciocinar, planejar e usar ferramentas.

Nessa configuração, o agente RAG é responsável por decidir como recuperar informações, quais ferramentas usar e quando refinar sua compreensão da consulta do usuário. Ele pode interagir com várias fontes de dados, validar resultados, iterar etapas e até mesmo colaborar com outros agentes quando necessário.

Essa arquitetura abre as portas para sistemas de IA baseados em agentes mais flexíveis, adaptáveis e inteligentes. O RAG agênico foi projetado para lidar com tarefas complexas e de várias etapas com maior consciência contextual e autonomia.

Como funciona o RAG Agentic

O Agentic RAG funciona incorporando agentes de IA na etapa de recuperação de um pipeline RAG. Em vez de extrair documentos passivamente de uma única fonte, a ideia é contar com agentes de recuperação que escolhem ativamente como e onde buscar informações.

Esses agentes podem acessar uma ampla gama de ferramentas, incluindo bancos de dados vetoriais, mecanismos de pesquisa na web, APIs externas, calculadoras e muito mais. Por exemplo, eles podem se conectar a um servidor MCP que expõe mais de 20 ferramentas para extração de dados em tempo real de qualquer página da web.

O agente RAG é responsável por tudo. Ele pode determinar se a recuperação é necessária, qual ferramenta usar, como formular a consulta e se o contexto recuperado é bom o suficiente — ou se precisa tentar novamente.

Em casos mais complexos, vários agentes RAG especializados podem colaborar. Um agente pode consultar um banco de dados estruturado, enquanto outro extrai dados de e-mails ou páginas da web.

Embora o conceito ainda seja novo, as principais bibliotecas de agentes de IA já oferecem tudo o que é necessário para implementar fluxos de trabalho RAG agenticos. A seguir, vamos explorar duas arquiteturas populares para entender melhor como esse mecanismo funciona!

RAG de agente único

A forma mais simples de RAG com agente é implementada usando um sistema de agente único que funciona como um roteador. Esse agente é frequentemente chamado de Roteador RAG com Agente ou Agente de Roteamento RAG.

Nessa arquitetura, um único agente de IA recebe a consulta do usuário e decide qual fonte de conhecimento externa ou ferramenta usar para a recuperação. O agente roteador pode se conectar a uma ou mais fontes, sem limitações rígidas — desde bancos de dados vetoriais até APIs de extração.

O agente RAG encaminha a consulta para a fonte mais relevante, recupera as informações necessárias e passa o contexto recuperado para o LLM. Em outras palavras, ele combina os dados recuperados com a consulta do usuário para ajudar o LLM a gerar uma resposta final precisa.

Esse design é simples e eficaz, tornando-o adequado para casos de uso com um número limitado de ferramentas ou fontes de dados.

Sistemas RAG multiagentes

Para tarefas mais complexas, uma arquitetura multiagente deve ser preferida. Nesse caso, um agente mestre coordena vários agentes de recuperação especializados.

Cada um desses agentes é responsável por um domínio de dados ou tarefa específica dentro do processo geral do RAG. Por exemplo, um agente pode recuperar documentos internos proprietários, outro pode coletar informações da web, enquanto outros podem agregar ou validar os dados.

Essa divisão de tarefas permite que o sistema lide com consultas multifacetadas de maneira mais eficiente. Isso ocorre porque os agentes podem trabalhar em paralelo para coletar e processar informações de diferentes fontes.

Os sistemas RAG multiagentes geralmente incluem uma variedade de agentes especializados, tais como:

• Agentes de roteamento: decidem quais fontes de dados e ferramentas usar com base na consulta do usuário e direcionam o fluxo através do pipeline RAG mais relevante.
• Agentes de planejamento de consultas: dividem consultas complexas em subtarefas, distribuem-nas entre os agentes e consolidam os resultados em uma resposta coerente.
• Agentes ReAct: usam raciocínio e etapas de ação para resolver tarefas iterativamente de acordo com o paradigma ReAct. Eles podem selecionar ferramentas e refinar ações dinamicamente com base em resultados intermediários.
• Agentes de planejamento e execução: executam fluxos de trabalho de várias etapas de forma independente, melhorando a eficiência e reduzindo a necessidade de retornar a um planejador central.

Essa arquitetura modular e colaborativa torna o RAG multiagente altamente adaptável e poderoso. Dessa forma, ele se torna ideal para aplicações sofisticadas de IA no mundo real.

RAG vs RAG Agênico

O RAG funciona em contextos restritos, mas é limitado por sua recuperação única, falta de adaptabilidade e incapacidade de validar ou refinar seus resultados.

Por outro lado, o RAG agênico integra agentes de IA ao pipeline para criar um sistema mais inteligente e flexível. Isso reflete melhor como os seres humanos pensam e operam ao resolver tarefas complexas usando informações de canais confiáveis.

Para uma comparação rápida, consulte a tabela resumida RAG vs RAG agênico abaixo:

Observação: mesmo o sistema RAG mais poderoso — seja tradicional ou agênico — não pode eliminar completamente o risco de alucinações da IA.

O RAG agênico é sempre melhor do que o RAG padrão?

TL;DR: Não, não necessariamente. Ainda existem cenários em que o RAG tradicional é a melhor escolha.

Considerando todas as vantagens que discutimos, você pode se perguntar se ainda há motivos para usar pipelines RAG simples e tradicionais. A resposta é sim.

Embora o RAG agênico traga todos os benefícios destacados anteriormente, ele também tem suas desvantagens. Mais agentes significam maior complexidade, custos mais altos e uma superfície maior para erros ou falhas. Os sistemas agênicos também podem ser mais difíceis de depurar e mais lentos devido à sobrecarga de coordenação. Também pode ser difícil entender o que aconteceu nos bastidores e como você obteve uma resposta específica.

O RAG tradicional continua sendo ideal para casos de uso mais simples e bem definidos, nos quais a velocidade e a relação custo-benefício são mais importantes. Em contrapartida, o RAG agênico se destaca em outros cenários. Descubra quais são eles!

Casos de uso do RAG com agentes

O RAG agentico se destaca em cenários que exigem interação dinâmica com diversas fontes de informação, tais como:

• Pesquisa empresarial em silos de dados: permita que os agentes recuperem e consolidem informações de e-mails, bancos de dados, documentos internos e APIs — tudo em uma resposta abrangente.
• Suporte automatizado ao cliente: lide com consultas rotineiras de forma autônoma, enquanto encaminha questões complexas de forma inteligente para agentes humanos quando necessário.
• Pesquisa e análise complexas: sintetize informações de bases de conhecimento e fontes díspares para responder a perguntas de pesquisa complexas ou realizar análises aprofundadas.
• Geração de conteúdo personalizado: integre informações específicas do usuário com conhecimento mais amplo para criar conteúdo altamente personalizado, como relatórios personalizados ou materiais de aprendizagem.
• Processamento de dados multimodal: raciocine com base em textos, imagens e áudio para análises de conformidade, reclamações de seguros ou muito mais.

Desafios no RAG Agentic e como superá-los

Entre todos os novos desafios introduzidos pelo gerenciamento de uma arquitetura com um ou mais agentes RAG, o RAG Agênico ainda compartilha muitas das dificuldades centrais encontradas nos sistemas RAG tradicionais.
A razão é que a maior parte da complexidade decorre da recuperação de dados confiáveis e de alta qualidade, independentemente da arquitetura.

No entanto, o Agentic RAG vai um passo além. Não se trata apenas de ter acesso a dados confiáveis em todos os setores. Também são necessárias ferramentas, aplicativos e sistemas para recuperar, analisar, transformar e trabalhar com esses dados.

Portanto, você precisa ter acesso a uma infraestrutura completa de IA para dados. É exatamente isso que a Bright Data oferece por meio de suas soluções de IA, que incluem:

• Provedores de dados: conecte-se a provedores confiáveis para obter Conjuntos de dados de alta qualidade e prontos para IA em escala.
• Agentes de IA autônomos: pesquise, acesse e interaja com qualquer site em tempo real usando um poderoso conjunto de APIs.
• Aplicativos de IA verticais: crie pipelines de dados confiáveis e personalizados para extrair dados da web de fontes específicas do setor.
• Modelos básicos: acesse conjuntos de dados compatíveis e em escala da web para alimentar o pré-treinamento, a avaliação e o ajuste fino.
• IA multimodal: acesse o maior repositório do mundo de imagens, vídeos e áudio otimizados para IA.
• Pacotes de dados: obtenha conjuntos de dados selecionados, prontos para uso, estruturados, enriquecidos e anotados.

Conclusão

Em um mundo impulsionado pela IA que caminha rapidamente em direção a agentes inteligentes, o RAG agênico representa a evolução natural dos fluxos de trabalho RAG tradicionais. Ele aprimora os pipelines RAG padrão ao introduzir agentes de IA capazes de raciocinar e validar os dados contextuais recuperados.

Conforme abordado aqui, os principais desafios não vêm apenas do acesso a dados de alta qualidade. Eles também exigem ferramentas prontas para agentes para recuperação, validação e transformação. É exatamente para isso que a infraestrutura de IA da Bright Data foi projetada.

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