RAG intelligent, mais l'Agentic RAG va plus loin : une approche pratique pour des systèmes autonomes

Et si votre intelligence artificielle ne se contentait pas de récupérer des réponses, mais prenait elle-même les décisions nécessaires pour résoudre un problème ? Les systèmes RAG classiques (Retrieval-Augmented Generation) ont permis d'améliorer la pertinence et l'utilité des modèles de langage à grande échelle en leur offrant un accès à des documents externes. Cependant, leur fonctionnement reste linéaire : l'utilisateur pose une question, le système récupère des documents et génère une réponse. Mais que se passe-t-il si la question est ambiguë ou si elle nécessite plusieurs étapes, comme l'utilisation d'une API, la planification ou la clarification ? C'est là que l'approche dite « agentic RAG » entre en jeu. Qu'est-ce que le RAG agencé ? Prenons un exemple simple : « Quel temps fait-il à Paris, et quelles activités puis-je prévoir ce week-end ? » Un système RAG traditionnel chercherait simplement des informations générales sur la météo et les activités, puis fournirait une réponse basée sur ces données. Un système agentic, en revanche, décompose la tâche en plusieurs étapes. Il identifie d'abord qu'il a besoin d'informations en temps réel sur la météo. Il appelle ensuite une API météo pour obtenir les données précises. Ensuite, il planifie des activités en fonction de la prévision, en tenant compte des conditions climatiques. Enfin, il génère une réponse personnalisée et contextualisée, intégrant toutes ces informations de manière cohérente. Cette approche permet aux systèmes d'IA de fonctionner de manière plus proactive et plus flexible. Ils ne se limitent plus à une simple chaîne de traitement, mais prennent des décisions en temps réel, s'adaptent aux besoins de l'utilisateur et peuvent même interagir avec d'autres outils ou services pour fournir des réponses plus complètes et utiles. L'utilisation de LangGraph, une plateforme conçue pour gérer ces processus complexes, facilite la mise en œuvre de ces systèmes agents. Elle permet de structurer les workflows, de gérer les interactions entre les différentes étapes et d'assurer une continuité logique dans la résolution des problèmes. En résumé, le RAG agencé transforme l'IA en un agent capable de penser de manière autonome, d'analyser les besoins, de choisir les bonnes actions et de fournir des réponses plus riches et plus pertinentes. Cela ouvre la voie à des applications plus avancées, allant de l'assistance personnalisée à l'automatisation de tâches complexes, en passant par la prise de décision en temps réel.