Agentic RAG en action : comment un système intelligent décide, valide et améliore ses réponses

L’architecture Agentic RAG, bien qu’élue au rang de technologie phare avec l’essor des agents intelligents, ne constitue pas une rupture radicale par rapport au RAG traditionnel. Elle repose sur le même fondement : la récupération de documents suivie de la génération de réponses par un modèle linguistique. La différence majeure réside dans l’ajout d’un contrôle dynamique : des nœuds décisionnels intégrés permettent à l’agent de choisir entre plusieurs chemins, d’interrompre le processus ou de relancer une boucle de récupération. Cet article illustre cette approche à travers un scénario simple de recherche d’informations sur des joueurs de basket-ball. Le système utilise deux sources de données : une contenant des fiches de joueurs chinois, l’autre de joueurs américains. Un modèle Qwen-8B agit comme routeur, déterminant si la requête nécessite des données chinoises, américaines ou les deux. Les embeddings sont générés via le modèle Qwen-text-embedding-v4, la segmentation lexicale est réalisée avec spaCy, et la récupération initiale s’appuie sur BM25 via la bibliothèque rank_bm25. Les résultats sont ensuite réordonnés par le modèle gte-rerank-v2. Un module de filtrage, filter_content, évalue si les documents récupérés suffisent à répondre à la question. Si non, le système effectue une nouvelle recherche sur le web, fusionne les nouveaux résultats avec les anciens, et réévalue avec le même module. Une fois validé, le contenu combiné est envoyé à un modèle Qwen-14B pour la génération finale de la réponse. Dans l’exemple traité, la requête « who is yaoming ? » conduit à une récupération ciblée sur les joueurs chinois. Le routeur sélectionne uniquement le domaine chinois. Le système récupère cinq documents, dont celui de Yao Ming. Le filtre confirme que les informations disponibles sont suffisantes, et la réponse est générée, incluant sa taille, son poste, ses honneurs et sa source. Le système évoque les limites : manque de données sur sa date de naissance ou sa nationalité actuelle. En contexte industriel, les défis sont plus complexes : multiples sources de données, formats variés (PDF, Excel, images, Word), exigences strictes de précision, contraintes de latence. Les modules comme le routeur ou le validateur dépendent fortement de la qualité des modèles. Utiliser des modèles de grande taille (32B+) peut entraîner une latence inacceptable, tandis que des modèles légers nécessitent du fine-tuning supervisé (SFT). Des solutions proposées incluent la distillation de modèles, l’utilisation de données synthétiques filtrées manuellement, ou encore l’ajout de mécanismes de secours : si le routeur doute, il peut interroger toutes les sources. Une autre piste est l’ajout d’un module de réflexion auto-corrective, capable d’identifier une erreur dans un module et de relancer le processus à partir de ce point — mais cela augmente fortement la latence. En somme, l’Agentic RAG n’est pas une révolution, mais une évolution du RAG classique, enrichie par des capacités décisionnelles autonomes. Elle améliore la fiabilité et réduit les coûts liés aux récupérations inutiles, notamment dans des scénarios complexes. Les axes d’optimisation futurs portent sur l’équilibre entre efficacité et précision : développement de mécanismes de réflexion légers, entraînement collaboratif des modules pour limiter la propagation des erreurs, intégration de la prise en charge multimodale. Pour les développeurs, il est crucial de définir d’abord les besoins métiers — priorité à la latence ou à la précision — avant de choisir une architecture, plutôt que de s’engager aveuglément dans une logique « agentisée ».