Agentic AI чи RAG: який ШІ-підхід обрати для вашого проєкту
Великі мовні моделі здатні на багато що, але не завжди можуть надати точну та актуальну інформацію. Тому архітектури Agentic AI та RAG стали ключовими темами для обговорення у відео на YouTube-каналі «IBM Technology». Ми підготували короткий виклад найважливішого.
Демістифікація трендів: Agentic AI vs RAG
Сьогодні у сфері штучного інтелекту домінують дві концепції: Agentic AI (агентивний ШІ) та RAG (Retrieval Augmented Generation — генерація з доповненням пошуком). Навколо них зосереджено багато хайпу та помилкових уявлень. Поширеною є думка, що агентивний ШІ потрібен майже виключно для написання коду або що RAG завжди є універсальним рішенням для інтеграції свіжої інформації.
Ключове правило, підтверджене практикою: вибір між цими технологіями, а також рішення про їхню комбінацію, завжди залежить від конкретної ситуації та бізнес-завдання. Жоден із цих підходів не є срібною кулею.
Agentic AI: автономність, цикли та роль людини-диригента
Агентивні робочі процеси — це системи, які демонструють високий ступінь автономності. Вони призначені для того, щоб сприймати навколишнє середовище (наприклад, стан репозиторію, вхідний запит), приймати рішення (наприклад, який інструмент використати) та виконувати дії для досягнення поставленої мети з мінімальним втручанням людини.
Архітектурний цикл агента
Функціональність агента забезпечується безперервним циклом, який включає кілька етапів:
-
1
Сприйняття (Perceive): Агент збирає дані про поточний стан середовища.
-
2
Міркування/Дія (Reason/Act): На основі отриманої інформації агент звертається до своєї пам'яті (довгострокової чи короткострокової), формулює план і виконує дію (наприклад, викликає зовнішній інструмент, пише рядок коду).
-
3
Спостереження (Observe): Агент оцінює результат своєї дії та готується до наступного кроку в циклі.
Кожен агент працює на рівні додатку, може використовувати виклик інструментів (tool calling) для взаємодії з API та здатний спілкуватися з іншими агентами, формуючи мультиагентні команди.
Практичне застосування та кейси
Розробка та кодування: Це найбільш поширений і успішний сценарій. Агенти функціонують як міні-команда розробників:
Підписуйтеся на наші соцмережі
- Агент-архітектор: Створює план та архітектуру нової ідеї чи функції.
- Агент-імплементатор: Безпосередньо пише, тестує та інтегрує код у репозиторій.
- Агент-рецензент: Перевіряє згенерований код на якість та безпеку. Роль людини при цьому трансформується: вона стає не виконавцем, а диригентом, який контролює фінальний результат і надає високорівневі інструкції.
Корпоративні та службові завдання: Агенти ефективні в автоматизації запитів у службу підтримки або HR-відділ. Вони можуть самостійно фільтрувати вхідні заявки, розуміти їхній зміст та маршрутизувати до відповідного спеціалізованого агента. Для цього вони використовують стандартизовані протоколи, такі як Model Context Protocol, щоб забезпечити уніфіковану взаємодію з корпоративними сервісами.
Виклик Agentic AI: Найбільший ризик полягає в тому, що без надійного доступу до актуальної, зовнішньої інформації, агенти можуть швидко галюцинувати або приймати рішення, що ґрунтуються на застарілих даних. Саме тут на допомогу приходить RAG.
RAG: як забезпечити LLM надійною інформацією
RAG (Retrieval Augmented Generation) — це критично важливий механізм, який обмежує невірні рішення агента шляхом надання зовнішніх, перевірених джерел інформації. Система RAG ділиться на дві ключові фази.
Офлайн-фаза (Індексація знань)
Ця фаза стосується підготовки даних:
-
1
Джерела та фрагментація: Вихідні документи (Word, PDF, внутрішні інструкції) розбиваються на менші, керовані частини — фрагменти (chunks).
-
2
Вбудовування (Embeddings): Використовуючи модель вбудовування, для кожного фрагмента створюється векторне представлення. Ці вектори фіксують семантичне значення тексту.
-
3
Зберігання: Створені векторні представлення зберігаються у спеціалізованій векторній базі даних, формуючи пошуковий індекс знань.
Онлайн-фаза (Отримання та генерація)
Ця фаза відбувається в реальному часі, коли користувач робить запит:
-
1
Векторизація запиту: Запит користувача (промпт) перетворюється на вектор, використовуючи ту ж саму модель вбудовування.
-
2
Пошук: Здійснюється пошук подібності (similarity search) у векторній базі.
-
3
Видача контексту: Система повертає N найбільш релевантних фрагментів (зазвичай 3–5), які, ймовірно, містять відповідь.
-
4
Генерація: Отриманий контекст подається на вхід великій мовній моделі (LLM) разом із початковим запитом, змушуючи модель генерувати відповідь виключно на основі наданих, перевірених фактів.
Прикладна контекстна інженерія: поради для оптимізації RAG
Основна проблема RAG полягає у деградації точності при масштабуванні. Чим більше фрагментів або токенів подається в контекст LLM, тим важче моделі пригадати потрібну інформацію. Збільшення контекстного вікна без фільтрації призводить до шуму та надмірності, що знижує продуктивність.
Для подолання цих викликів застосовується Контекстна Інженерія — це процес, який забезпечує LLM стиснутим і пріоритезованим результатом.
Рекомендація 1: Оптимізація інжестії (Введення даних)
На цьому етапі потрібно перейти від простого завантаження даних до усвідомленого кураторства:
- Конвертація документів: Використовуйте інструменти (наприклад, Docling) для конвертації складних форматів (PDF з таблицями, зображеннями) у машинозчитувані формати, такі як Markdown. Це гарантує, що LLM зможе правильно інтерпретувати структуру даних.
- Збагачення метаданими: Зберігайте та збагачуйте кожен фрагмент не лише текстом, але й метаданими (наприклад, номер сторінки, назва розділу, дата оновлення, тип контенту — таблиця чи текст). Це дозволяє на наступному етапі точніше фільтрувати інформацію.
Рекомендація 2: Оптимізація отримання (Retrieval)
Мета — надати LLM єдине, узгоджене джерело істини:
Гібридний пошук (Hybrid Recall): Замість чисто семантичного пошуку використовуйте комбінацію:
- Семантика: Розуміння значення запитання.
- Пошук за ключовими словами: Точний пошук за термінами, які можуть бути відсутні в семантичному векторі (наприклад, імена продуктів, кодові назви, номери). Це забезпечує повноту результату.
Переранжування (Re-ranking): Отримані «топ K» фрагменти слід прогнати через додаткову модель (часто меншу, але спеціалізовану), яка переранжує їх за релевантністю. Це гарантує, що найбільш важлива інформація буде на початку контексту для LLM.
Комбінування фрагментів: Споріднені фрагменти, які були знайдені окремо, варто об'єднати, щоб забезпечити LLM цілісним уривком тексту, а не розрізненими шматками.
Ці методи контекстної інженерії призводять до вищої точності відповідей, прискорюють час генерації (Inferencing) і, відповідно, знижують загальну вартість використання ШІ.
Економіка та інфраструктура: локальні моделі та суверенітет даних
Говорячи про вартість, варто відзначити, що агентивний ШІ та RAG можуть живитися не лише пропрієтарними моделями. Сьогодні розробники активно використовують відкриті (open-source) моделі та інструменти, такі як vLLM або Llama C++.
Це має дві критичні переваги для бізнесу:
-
1
Суверенітет даних (Data Sovereignty): Використання локальних моделей дозволяє зберігати всі дані on-premise (на власних серверах), що є обов'язковою вимогою для фінансового, медичного та оборонного секторів.
-
2
Оптимізація продуктивності: Розробники отримують можливість тонко налаштовувати середовище виконання моделі. Наприклад, налаштування KV-кешу (Key-Value Cache) дозволяє значно прискорити роботу RAG та агентивних додатків, покращуючи швидкість відгуку та знижуючи інфраструктурні витрати.
АІ-агенти, доповнені точно налаштованим RAG, становлять виграшну комбінацію. Проте, як завжди, успіх залежить від глибокого розуміння архітектури та цілеспрямованої інженерної роботи.
Цей матеріал підготовлений на основі інформації з відкритих джерел. Редакція самостійно відбирає ключові факти, аналізує їх та структурує за допомогою AI-інструментів.