خلاصه مقاله
اگر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را با موتور جست‌وجویی ترکیب کنیم که خودش تصمیم می‌گیرد کجا و چگونه سرچ کند، به «Agentic RAG» می‌رسیم؛ روشی که پاسخ‌ها را دقیق‌تر، به‌روزتر و قابل‌اعتمادتر می‌کند.
مقدمه‌ای سه خطی
مدل‌های زبانی گاهی اطلاعات نادرست می‌دهند یا از داده‌های قدیمی استفاده می‌کنند. Agentic RAG با افزودن عامل‌های هوشمند، مسیر بازیابی دانش را خودکار و پویا می‌کند تا همۀ سؤال‌ها را با بهترین ابزار پاسخ دهد.
فرق RAG معمولی و Agentic RAG
فرآیند ثابت در برابر فرآیند هوشمند
RAG ساده فقط یک‌بار اطلاعات را می‌گیرد و پاسخ می‌دهد؛ در حالی که نسخه Agentic در هر مرحله تصمیم جدید می‌گیرد و مسیر را تغییر می‌دهد.
جدول مقایسه‌ای
| ویژگی | RAG معمولی | Agentic RAG |
|---|---|---|
| گردش کار | خطی: بازیابی → تولید | چندمرحله‌ای با بازنویسی پرسش و انتخاب ابزار |
| تصمیم‌گیری | ندارد | عامل انتخاب ابزار، منبع و استراتژی |
| منبع داده | یک دانش‌نامه برداری | بانک اطلاعاتی، وب‌سرچ، API و … |
| سازگاری | سفت و سخت | انعطاف‌پذیر برای پرسش‌های پیچیده |
سه بخش اصلی Agentic RAG
۱) ذخیره‌سازی هوشمند
عامل خودش تصمیم می‌گیرد چه داده‌هایی، با چه متادیتایی و با چه اندازه‌ای ذخیره شود تا بعداً بهتر پیدا شود.
۲) بازیابی پویا
«Router» ابتدا پرسش را می‌خواند و انتخاب می‌کند از SQL سرچ کند، بانک برداری را بگردد یا وب را اسکم کند.
۳) تولید و نقد پاسخ
«Answer Critic» پاسخ اولیه را بررسی می‌کند؛ اگر نقص داشت، پرسش تازه‌ای می‌سازد و دور جدیدی از بازیابی را اجرا می‌کند.
سه نمونه کاربردی
الف) RAG تطبیقی (انتخاب استراتژی مناسب)
ابتدا عامل پرسش را دسته‌بندی می‌کند (اماری، تحلیلی، نظری…) و سپس مسیر جداگانه‌ای برای هر نوع اجرا می‌شود.
ب) عامل با منبع دانش زنده
کاربر ممکن است درباره پروتکل MCP یا نتیجه F1 هفته قبل بپرسد؛ عامل خودش تصمیم می‌گیرد از دانش ثابت یا سرچ زنده استفاده کند.
ج) ترکیب SQL و GraphRAG
اگر فایل اکسل بیاید، جدول SQL ساخته می‌شود؛ اگر PDF بیاید، گراف دانش ساخته می‌شود؛ عامل بین این دو کلکسیون هوشمندانه انتخاب می‌کند.
سؤالات متداول کوتاه
Self-RAG چیست؟
مدل درونی با توکن‌های انعکاسی تصمیم می‌گیرد اطلاعات بگیرد یا نه؛ در Agentic RAG این تصمیم در لایه بیرونی و توسط عامل گرفته می‌شود.
GraphRAG متفاوت است یا مکمل؟
GraphRAG ساختار گرافی دانش را می‌سازد؛ Agentic RAG می‌تواند از آن به‌عنوان یک ابزار در میان سایر ابزارها استفاده کند.
Multi-Model RAG یعنی چه؟
چندین مدل تخصصی (شناسایی موجود، ویراستار، تشخیص توهم) هم‌زمان کار می‌کنند؛ Agentic RAG نمونه‌ای از همین روش است.
نتیجه‌گیری
با Agentic RAG دیگر «یک مسیر برای همه» نداریم؛ عامل‌ها در سه مرحله «ذخیره، بازیابی، پاسخ» تصمیم خودکار و لحظه‌ای می‌گیرند تا هر سؤال را با دقیق‌ترین و به‌روزترین داده پاسخ دهند.
دیدگاهتان را بنویسید