Qu’est-ce que le RAG agentique ? La nouvelle frontière du RAG

Dans cet article de blog, vous apprendrez :

• Comment nous sommes passés du RAG standard au RAG Agentic.
• Ce qu’est réellement le RAG agentique.
• Comment il fonctionne et quelles sont les architectures les plus courantes pour le mettre en œuvre.
• Une comparaison entre le RAG traditionnel et le RAG agentique.
• Ses principaux cas d’utilisation.
• Les principaux défis qu’il pose et comment les relever comme un pro.

Plongeons-nous dans le vif du sujet !

Du RAG au RAG agentique

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui améliore les applications LLM en leur fournissant un contexte externe pertinent. Il fonctionne en récupérant des documents via l’approvisionnement en données au moment de la requête et en les transmettant au LLM.

Cela permet d’ancrer les réponses du modèle dans des informations précises, réduisant ainsi le risque d’hallucinations. Cependant, les applications RAG traditionnelles présentent deux limites majeures :

1. Elles s’appuient généralement sur une seule source de connaissances externes, ou sur un nombre limité de sources.
2. Elles suivent une approche ponctuelle : le contexte est récupéré une seule fois, sans raisonnement itératif ni validation des informations récupérées.

Parallèlement, le paysage de l’IA évolue rapidement avec l’essor des agents IA. Il s’agit de systèmes basés sur le LLM capables de raisonner, de planifier, de mémoriser et d’utiliser des outils externes (par exemple, via MCP). Ces agents peuvent effectuer des tâches complexes en plusieurs étapes, s’adapter à de nouvelles entrées et prendre des décisions basées sur des observations.

Cette évolution nécessite une approche plus avancée : le RAG agentique. Il est temps d’explorer cette nouvelle ère de génération augmentée par la récupération !

Qu’est-ce que l’Agentic RAG ?

Le RAG agentique est une architecture RAG alimentée par des agents IA. À la base, il transforme le pipeline statique de recherche-génération en un processus dynamique piloté par des agents.

Contrairement au RAG traditionnel, il ne repose pas sur une séquence fixe d’étapes de recherche et de génération. Au lieu de cela, le RAG agentique confie le contrôle à un agent autonome capable de raisonner, de planifier et d’utiliser des outils.

Dans cette configuration, l’agent RAG est chargé de décider comment récupérer les informations, quels outils utiliser et quand affiner sa compréhension de la requête d’un utilisateur. Il peut interagir avec plusieurs sources de données, valider les résultats, itérer les étapes et même collaborer avec d’autres agents si nécessaire.

Cette architecture ouvre la voie à des systèmes d’IA basés sur des agents plus flexibles, adaptatifs et intelligents. Le RAG agentique est conçu pour gérer des tâches complexes en plusieurs étapes avec une plus grande conscience contextuelle et une plus grande autonomie.

Comment fonctionne le RAG agentique

Agentic RAG fonctionne en intégrant des agents IA dans la phase de récupération d’un pipeline RAG. Au lieu d’extraire passivement des documents d’une seule source, l’idée est de s’appuyer sur des agents de récupération qui choisissent activement comment et où récupérer les informations.

Ces agents peuvent accéder à un large éventail d’outils, notamment des bases de données vectorielles, des moteurs de recherche web, des API externes, des calculatrices, etc. Par exemple, ils peuvent se connecter à un serveur MCP qui expose plus de 20 outils pour l’extraction de données en temps réel à partir de n’importe quelle page web.

L’agent RAG est responsable de tout. Il peut déterminer si la récupération est nécessaire, quel outil utiliser, comment formuler la requête et si le contexte récupéré est suffisant ou s’il doit réessayer.

Dans les cas plus complexes, plusieurs agents RAG spécialisés peuvent collaborer. Un agent peut interroger une base de données structurée, tandis qu’un autre extrait des données à partir d’e-mails ou de pages web.

Bien que le concept soit encore nouveau, les meilleures bibliothèques d’agents IA offrent déjà tout ce qui est nécessaire pour mettre en œuvre des workflows RAG agentés. Explorons maintenant deux architectures populaires pour mieux comprendre le fonctionnement de ce mécanisme !

RAG à agent unique

La forme la plus simple de RAG agentique est mise en œuvre à l’aide d’un système à agent unique qui fonctionne comme un routeur. Cet agent est souvent appelé « routeur RAG agentique » ou « agent de routage RAG ».

Dans cette architecture, un seul agent IA reçoit la requête de l’utilisateur et décide quelle source de connaissances ou quel outil externe utiliser pour la recherche. L’agent routeur peut se connecter à une ou plusieurs sources, sans limitation stricte, allant des bases de données vectorielles aux API de scraping.

L’agent RAG achemine la requête vers la source la plus pertinente, récupère les informations nécessaires et transmet le contexte récupéré au LLM. En d’autres termes, il combine les données récupérées avec la requête de l’utilisateur pour aider le LLM à générer une réponse finale précise.

Cette conception est simple et efficace, ce qui la rend bien adaptée aux cas d’utilisation avec un nombre limité d’outils ou de sources de données.

Systèmes RAG multi-agents

Pour les tâches plus complexes, une architecture multi-agents est préférable. Dans ce cas, un agent maître coordonne plusieurs agents de recherche spécialisés.

Chacun de ces agents est responsable d’un domaine de données ou d’une tâche spécifique dans le cadre du processus RAG global. Par exemple, un agent peut récupérer des documents internes propriétaires, un autre peut recueillir des informations sur le web, tandis que d’autres peuvent agréger ou valider les données.

Cette division du travail permet au système de traiter plus efficacement les requêtes à multiples facettes. En effet, les agents peuvent travailler en parallèle pour collecter et traiter des informations provenant de différentes sources.

Les systèmes RAG multi-agents comprennent généralement une variété d’agents spécialisés, tels que :

• Agents de routage: ils décident des sources de données et des outils à utiliser en fonction de la requête de l’utilisateur et dirigent le flux vers le pipeline RAG le plus pertinent.
• Agents de planification des requêtes: ils décomposent les requêtes complexes en sous-tâches, les répartissent entre les agents et consolident les résultats en une réponse cohérente.
• Agents ReAct: utilisent le raisonnement et les étapes d’action pour résoudre les tâches de manière itérative selon le paradigme ReAct. Ils peuvent sélectionner des outils et affiner les actions de manière dynamique en fonction des résultats intermédiaires.
• Agents de planification et d’exécution: exécutent de manière indépendante des workflows complets en plusieurs étapes, améliorant ainsi l’efficacité et réduisant le besoin de revenir à un planificateur central.

Cette architecture modulaire et collaborative rend le RAG multi-agents hautement adaptable et puissant. Il devient ainsi idéal pour les applications d’IA sophistiquées et concrètes.

RAG vs RAG agentique

Le RAG fonctionne dans des contextes restreints, mais il est limité par sa récupération ponctuelle, son manque d’adaptabilité et son incapacité à valider ou à affiner ses résultats.

D’autre part, le RAG agentique intègre des agents IA dans le pipeline pour créer un système plus intelligent et plus flexible. Cela reflète mieux la façon dont les humains pensent et fonctionnent lorsqu’ils résolvent des tâches complexes en utilisant des informations provenant de canaux fiables.

Pour une comparaison rapide, consultez le tableau récapitulatif RAG vs RAG agentique ci-dessous :

Remarque: même le système RAG le plus puissant, qu’il soit traditionnel ou agentique, ne peut éliminer complètement le risque d’hallucinations de l’IA.

Le RAG agentique est-il toujours meilleur que le RAG standard ?

TL;DR: Non, pas nécessairement. Il existe encore des scénarios dans lesquels le RAG traditionnel est le meilleur choix.

Compte tenu de tous les avantages que nous avons évoqués, vous vous demandez peut-être s’il existe encore une raison d’utiliser des pipelines RAG traditionnels simples. La réponse est oui.

Si le RAG agentique apporte tous les avantages mentionnés précédemment, il comporte également des inconvénients. Plus il y a d’agents, plus la complexité est grande, plus les coûts sont élevés et plus le risque d’erreurs ou de défaillances est important. Les systèmes agentiques peuvent également être plus difficiles à déboguer et plus lents en raison de la charge de coordination. Il peut également être difficile de comprendre ce qui s’est passé en coulisses et comment vous avez obtenu une réponse spécifique.

Le RAG traditionnel reste idéal pour les cas d’utilisation plus simples et bien définis, où la rapidité et la rentabilité sont primordiales. En revanche, le RAG agentique excelle dans d’autres scénarios. Découvrez-les !

Cas d’utilisation du RAG agentique

Le RAG agentique excelle dans les scénarios exigeant une interaction dynamique avec diverses sources d’informations, tels que :

• Recherche d’entreprise dans des silos de données: permettez aux agents de récupérer et de consolider des informations provenant d’e-mails, de bases de données, de documents internes et d’API, le tout dans une réponse complète.
• Assistance client automatisée: traitez les demandes courantes de manière autonome, tout en transférant intelligemment les problèmes complexes à des agents humains lorsque cela est nécessaire.
• Recherche et analyse complexes : synthétisez les informations provenant de bases de connaissances et de sources disparates pour répondre à des questions de recherche complexes ou effectuer des analyses approfondies.
• Génération de contenu personnalisé: intégrer des informations spécifiques à l’utilisateur à des connaissances plus générales afin de créer un contenu hautement personnalisé, tel que des rapports personnalisés ou du matériel d’apprentissage.
• Traitement multimodal des données : raisonnez à partir de textes, d’images et d’enregistrements audio pour les contrôles de conformité, les demandes d’indemnisation ou autres.

Les défis du RAG agentique et comment les surmonter

Parmi tous les nouveaux défis posés par la gestion d’une architecture avec un ou plusieurs agents RAG, le RAG agentique partage encore bon nombre des difficultés fondamentales rencontrées dans les systèmes RAG traditionnels.
La raison en est que la plupart des complexités proviennent de la récupération de données fiables et de haute qualité, quelle que soit l’architecture.

Cependant, le RAG agentique va encore plus loin. Il ne s’agit pas seulement d’avoir accès à des données fiables dans tous les secteurs. Il faut également disposer d’outils, d’applications et de systèmes pour récupérer, analyser, transformer et exploiter ces données.

Vous devez donc avoir accès à une infrastructure IA complète pour les données. C’est exactement ce que Bright Data propose à travers ses solutions IA, qui comprennent :

• Fournisseurs de données: connectez-vous à des fournisseurs de confiance pour obtenir des jeux de données de haute qualité, prêts pour l’IA, à grande échelle.
• Agents IA autonomes: recherchez, accédez et interagissez avec n’importe quel site web en temps réel à l’aide d’un ensemble puissant d’API.
• Applications d’IA verticales: créez des pipelines de données fiables et personnalisés pour extraire des données web à partir de sources spécifiques à votre secteur d’activité.
• Modèles de base: accédez à des jeux de données conformes et à l’échelle du web pour alimenter le pré-entraînement, l’évaluation et le réglage fin.
• IA multimodale: exploitez le plus grand référentiel mondial d’images, de vidéos et d’audio, optimisé pour l’IA.
• Packages de données: obtenez des jeux de données sélectionnés, prêts à l’emploi, structurés, enrichis et annotés.

Conclusion

Dans un monde axé sur l’IA qui évolue rapidement vers les agents intelligents, le RAG agentique représente l’évolution naturelle des workflows RAG traditionnels. Il améliore les pipelines RAG standard en introduisant des agents IA capables de raisonner et de valider les données contextuelles récupérées.

Comme nous l’avons vu ici, les principaux défis ne viennent pas seulement de l’accès à des données de haute qualité. Ils nécessitent également de disposer d’outils prêts à l’emploi pour la récupération, la validation et la transformation. C’est précisément ce que l’infrastructure IA de Bright Data est conçue pour fournir.

Créez un compte Bright Data gratuit et commencez dès aujourd’hui à tester notre infrastructure de données alimentée par l’IA !