A lot of the "RAG is dead" arguments have some truth: traditional RAG is a poor fit for agentic work...
TL;DR · AI 摘要
尽管传统RAG在处理代理工作负载时存在局限性，但通过引入代理RAG，可以有效解决这些问题。代理RAG通过查询路由、混合检索、检索评估和多步检索等机制，使得检索层与工作负载相匹配，从而提高系统的性能和可靠性。
核心要点
- 传统RAG在处理代理工作负载时存在单次检索、相似度与相关性不一致、缺乏检索质量检查和单一检索策略等问题。
- 代理RAG通过查询路由、混合检索、检索评估和多步检索等方法，能够更好地应对复杂的工作负载。
- 在生产环境中，关键在于将检索层与具体的工作负载相匹配，避免过度复杂的架构，以确保系统的可维护性和可调试性。
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- 代理RAG的重要性与应用
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传统RAG在处理代理工作负载时存在单次检索、相似度与相关性不一致、缺乏检索质量检查和单一检索策略等问题。
代理RAG通过查询路由、混合检索、检索评估和多步检索等方法，能够更好地应对复杂的工作负载。
在生产环境中，关键在于将检索层与具体的工作负载相匹配，避免过度复杂的架构，以确保系统的可维护性和可调试性。
𝗧𝗿𝗮𝗱𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗥𝗔𝗚 𝗱𝗼𝗲𝘀 https://t.co/8plV8hftLo" / X
A lot of the "RAG is dead" arguments have some truth: traditional RAG is a poor fit for agentic workloads. 𝗛𝗼𝘄𝗲𝘃𝗲𝗿, 𝗥𝗔𝗚 𝗶𝘀𝗻'𝘁 𝗱𝗲𝗮𝗱; 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗥𝗔𝗚 𝗶𝘀 𝗿𝗲𝗹𝗲𝘃𝗮𝗻𝘁 𝗮𝘀 𝗲𝘃𝗲𝗿, 𝗮𝗻𝗱 𝗵𝗲𝗿𝗲'𝘀 𝘄𝗵𝘆. 𝗧𝗿𝗮𝗱𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗥𝗔𝗚 𝗱𝗼𝗲𝘀 𝘀𝘁𝗿𝘂𝗴𝗴𝗹𝗲 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝘄𝗼𝗿𝗸𝗹𝗼𝗮𝗱𝘀: • Single-pass retrieval often misses context needed for multi-step tasks. • Similarity is not always the same as relevance. • Naive pipelines often have no check for bad retrieval before generation. • One retrieval strategy does not fit every query type. 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗥𝗔𝗚 𝗮𝗱𝗱𝗿𝗲𝘀𝘀𝗲𝘀 𝘁𝗵𝗲𝘀𝗲 𝗴𝗮𝗽𝘀 𝘄𝗶𝘁𝗵: • Query routing, so different queries can use different retrieval paths • Hybrid retrieval, so dense and sparse search can work together when needed • Retrieval evaluation, including Corrective RAG-style checks, to flag weak context before generation • Multi-step retrieval, so agents can gather context across a reasoning chain 𝗧𝗵𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗹𝗲𝘀𝘀𝗼𝗻 𝗶𝘀 𝘀𝗶𝗺𝗽𝗹𝗲: 𝗺𝗮𝘁𝗰𝗵 𝘁𝗵𝗲 𝗿𝗲𝘁𝗿𝗶𝗲𝘃𝗮𝗹 𝗹𝗮𝘆𝗲𝗿 𝘁𝗼 𝘁𝗵𝗲 𝘄𝗼𝗿𝗸𝗹𝗼𝗮𝗱. More architecture does not automatically mean better results. The more complex the architecture, the harder it is to maintain and debug. 𝗜𝗳 𝘆𝗼𝘂 𝘄𝗮𝗻𝘁 𝘁𝗼 𝗱𝗶𝗴 𝗱𝗲𝗲𝗽𝗲𝗿: → Smarter RAG with routing and hybrid retrieval: milvus.io/blog/build-sma
