Чем отличается RAG от агентной архитектуры? Когда агент не нужен?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) и агентная архитектура — это два разных подхода к построению систем на основе больших языковых моделей (LLM). RAG фокусируется на улучшении качества ответа за счет извлечения релевантной информации из внешнего хранилища (базы знаний, документы) и передачи ее модели в качестве контекста. Агентная архитектура, напротив, наделяет LLM способностью к автономным действиям: модель может планировать шаги, вызывать функции (API, калькулятор, поиск), анализировать результаты и повторять процесс до достижения цели.

Ключевые различия

• Цель: RAG — повышение точности и релевантности ответа; агент — выполнение сложных, многошаговых задач.
• Управление: RAG — однократный запрос-ответ; агент — цикл с обратной связью и принятием решений.
• Инструменты: RAG использует только поиск; агент может вызывать любые внешние инструменты.
• Сложность: RAG проще в реализации и отладке; агент требует тщательного проектирования и контроля.

Пример кода: RAG (упрощенно)

import openai

def rag_query(query, documents):
    context = retrieve_relevant(documents, query)
    prompt = f"Context: {context}\nQuestion: {query}\nAnswer:"
    response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-003", prompt=prompt)
    return response.choices[0].text

Пример кода: Агент (упрощенно)

def agent_loop(task):
    while not task_completed:
        action = llm.decide_next_action(task, history)
        if action.type == "call_tool":
            result = execute_tool(action.tool, action.params)
            history.append(result)
        elif action.type == "final_answer":
            return action.answer

Когда агент не нужен?

• Задача требует однократного ответа на основе известных данных (например, ответ на вопрос по документации).
• Нет необходимости во внешних вызовах или последовательных шагах.
• Риск нежелательных действий агента (галлюцинации, бесконечные циклы) перевешивает выгоду.
• Простота и предсказуемость важнее гибкости.

Вывод: RAG подходит для задач, где нужен точный ответ на основе предоставленного контекста, а агентная архитектура — для сложных, многошаговых сценариев, требующих автономного принятия решений. Выбор зависит от сложности задачи и требуемого уровня контроля.