Vale la pena l'Agentic RAG? I sistemi RAG si sono evoluti da semplici pipeline recuperatore-generatore a flussi di lavoro sofisticati. Rimane poco chiaro quando utilizzare l'Enhanced RAG (pipeline fisse con moduli dedicati) rispetto all'Agentic RAG (LLM orchestra l'intero processo in modo dinamico). Questa ricerca fornisce il primo confronto empirico. L'Enhanced RAG aggiunge componenti predefiniti per affrontare debolezze specifiche: router per determinare se è necessario il recupero, riscrittori di query per migliorare l'allineamento e reranker per affinare la selezione dei documenti. Il flusso di lavoro è fisso e progettato manualmente. L'Agentic RAG adotta un approccio diverso. L'LLM decide quali azioni eseguire, quando eseguirle e se iterare. Nessun componente extra oltre alla base di conoscenza di base, recuperatore e generatore. Il modello controlla tutto. I ricercatori hanno valutato entrambi i paradigmi su quattro dimensioni in compiti di QA e recupero di informazioni. Gestione dell'intento dell'utente: l'Agentic supera leggermente l'Enhanced nella maggior parte dei compiti, ma l'Enhanced vince decisamente su FEVER (+28.8 punti F1), dove l'agente spesso recupera inutilmente. Riscrittura delle query: l'Agentic RAG ottiene una media di 55.6 NDCG@10 rispetto a 52.8 per l'Enhanced, dimostrando che l'agente può riscrivere le query in modo adattivo quando è vantaggioso. Affinamento dei documenti: l'Enhanced RAG con reranking (49.5 NDCG@10) supera l'Agentic (43.9). I moduli reranker dedicati superano i tentativi di recupero iterativo. L'Agentic RAG è molto più sensibile alla capacità del modello. Con modelli più deboli, l'Enhanced RAG mantiene stabilità mentre le prestazioni dell'Agentic degradano significativamente. L'analisi dei costi rivela che l'Agentic RAG richiede da 2 a 10 volte più tempo di calcolo e token a causa del ragionamento multi-step. La scelta tra Enhanced e Agentic RAG dipende dai tuoi vincoli. L'Enhanced RAG offre prevedibilità, costi inferiori e stabilità con modelli più deboli. L'Agentic RAG fornisce flessibilità ma richiede modelli più forti e più potenza di calcolo. Documento: Impara a costruire sistemi Agentic RAG efficaci nella nostra accademia: