TL;DR: Agentic RAG combines LLMs with real-time data retrieval using AI agents for contextual analysis and dynamic decisions, surpassing traditional RAG’s limitations. It automates workflow by dynamically selecting tools and optimizing prompts for precise, context-aware responses. This approach evolves RAG paradigms from simple keyword retrieval to sophisticated graph-based reasoning.
Takeaways:
- Agentic RAG uses autonomous agents to analyze queries, select tools, and build prompts for optimized LLM responses.
- It overcomes traditional RAG limitations by incorporating dynamic data sources and maintaining context through short and long-term memory.
- Taxonomies include Single Agent, Multi-Agent, Hierarchical, Corrective, and Adaptive RAG, catering to diverse complexities.
- Frameworks like Agent-G and GeAR leverage graph structures for enhanced retrieval and reasoning in Agentic RAG.
- Agentic Document Workflows (ADW) fully automate document-centric processes, transforming them into structured, actionable outputs.
Agentic RAG: A Nova Fronteira na Inteligência Artificial
Introdução
O presente artigo apresenta o conceito de Agentic RAG, destacando como essa abordagem combina a capacidade generativa dos grandes modelos de linguagem (LLMs) com a recuperação de dados em tempo real. Diferentemente dos modelos tradicionais, que se apoiam em dados pré-treinados e estáticos, o Agentic RAG integra agentes autônomos para realizar análises contextuais e promover decisões dinâmicas. Essa inovação possibilita o desenvolvimento de fluxos de trabalho mais flexíveis e adaptáveis a cenários complexos.
Na abordagem Agentic RAG, agentes de inteligência artificial avaliam a consulta, selecionam ferramentas adequadas e constroem prompts otimizados, garantindo respostas mais precisas e contextualizadas. O uso de memória de curto e longo prazo permite manter o contexto durante interações prolongadas, superando limitações dos modelos anteriores. Ao unir métodos de recuperação e geração, o sistema se adapta dinamicamente à complexidade e especificidade de cada consulta.
Ao longo do artigo, serão abordados os fundamentos, a evolução e os desafios dos paradigmas RAG, além das diversas arquiteturas – desde o Naïve RAG até os frameworks que utilizam estruturas em grafos e fluxos de trabalho documentais (ADW). Exemplos práticos, trechos de código e citações técnicas serão apresentados para facilitar o entendimento, como os descritos em estudos recentes e implementações exemplares. Essa abordagem visa proporcionar uma visão abrangente e didática, sem omitir detalhes essenciais.
Introdução ao Agentic RAG
Agentic RAG combina a capacidade gerativa dos LLMs com a habilidade de recuperar dados em tempo real, rompendo com a dependência de dados estáticos. Essa técnica permite que agentes autônomos conduzam a análise da consulta e escolham ferramentas específicas para a obtenção das informações necessárias. A utilização de memória, tanto de curto quanto de longo prazo, contribui para a manutenção do contexto ao longo do processo, resultando em respostas mais coerentes.
Diferente do RAG tradicional, que se baseia na recuperação de dados pré-determinados, o Agentic RAG utiliza fontes dinâmicas de informação, como buscas vetoriais e conectores de API. Esses agentes autônomos, além de realizar a seleção de ferramentas, também constroem e refinam o prompt que será enviado ao LLM para a geração da resposta. Essa orquestração permite uma tomada de decisão dinâmica e a otimização do fluxo de trabalho, tornando o sistema capaz de adaptar-se a consultas complexas.
Para ilustrar essa abordagem, observe o seguinte trecho técnico retirado de um estudo de Vipra Singh:
“The architecture of RAG systems integrates three primary components: Image Credits: AgenticRAG-Survey Retrieval: Responsible for querying external data sources such as knowledge bases, APIs, or vector databases. … Agentic RAG introduces autonomous decision-making and orchestration using AI agents.”
Essa citação evidencia como a integração de componentes autônomos e a recuperação inteligente de dados destacam o diferencial do Agentic RAG.
Evolução dos Paradigmas RAG
A evolução dos paradigmas RAG começa com o Naïve RAG, o qual implementava a recuperação de informações com base em técnicas simples de palavras-chave, como TF-IDF e BM25. Embora eficaz para tarefas de baixa complexidade, essa abordagem apresentava limitações significativas quando confrontada com contextos mais ricos e variados. Essa fase inicial estabeleceu as bases para inovações posteriores no campo da recuperação e geração de respostas.
Com o avanço para o Advanced RAG, incorporou-se a compreensão semântica, permitindo a recuperação de informações de forma mais precisa e contextualizada. Subsequentemente, o Modular RAG desmembrou o pipeline em componentes reutilizáveis, possibilitando uma personalização mais fina para cada domínio de aplicação, enquanto o Graph RAG utilizou estruturas baseadas em grafos para facilitar o raciocínio multi-hop. Tais evoluções foram fundamentais para abrir caminho à integração de agentes autônomos nos sistemas RAG.
A culminação desse processo evolutivo é o Agentic RAG, que incorpora a tomada de decisão dinâmica dos agentes autônomos para orquestrar todo o fluxo – da análise inicial à construção do prompt final. Como exemplificado em estudos técnicos, a abordagem agentic permite que, em determinadas etapas, a query seja reformulada ou enriquecida com dados adicionais, promovendo uma resposta mais robusta e adaptável. Essa convergência representa a resposta às demandas crescentes por sistemas que sejam, simultaneamente, flexíveis e precisos.
Desafios dos Sistemas RAG Tradicionais
Os sistemas RAG tradicionais enfrentam desafios que comprometem sua eficácia, como a integração limitada do contexto e a dificuldade em lidar com raciocínios que exijam múltiplas etapas. Essa limitação se reflete na fragmentação das informações recuperadas, ocasionando respostas que podem ser superficiais ou desconexas. Além disso, a escalabilidade e a latência dos sistemas se tornam entraves significativos em aplicações que demandam agilidade e precisão em tempo real.
A ausência de uma integração contextual abrangente impede que o sistema conecte de forma eficiente dados dispersos, levando a interpretações incompletas de temas complexos. Por exemplo, um sistema tradicional pode não associar estudos aprofundados sobre Alzheimer com estratégias para tratamentos precoces, ou ainda falhar ao combinar dados de políticas de energia renovável com informações locais. Essa defasagem impacta diretamente na qualidade das respostas fornecidas pelo modelo.
Esses desafios, juntamente com a dificuldade em implementar processos de raciocínio multi-etapas e a pressão por escalabilidade, evidenciam a necessidade de soluções mais robustas. A busca por métodos que integrem de forma inteligente a recuperação e a geração de respostas motivou o surgimento do Agentic RAG, cuja orquestração autônoma e uso de dados dinâmicos representam a resposta para superar essas barreiras.
Taxonomia do Agentic RAG
A taxonomia do Agentic RAG abrange uma variedade de arquiteturas que se adequam a diferentes níveis de complexidade e necessidades operacionais. Entre essas, destaca-se o Single Agent RAG, onde um único agente centraliza a tomada de decisão, e o Multi-Agent RAG, que distribui tarefas entre agentes especializados para buscar informações contextuais em diferentes fontes. Além disso, as abordagens Hierarchical, Corrective e Adaptive trazem camadas extras de refinamento ao processo de recuperação e geração.
No modelo Single Agent RAG, um agente coordenador é responsável por transformar a consulta e direcionar a recuperação dos dados, garantindo uma resposta rápida e objetiva. Já em sistemas Multi-Agent RAG, a colaboração entre agentes permite que cada um atue em uma área específica, como na realização de buscas semânticas ou consulta a bases estruturadas. Sistemas Hierarchical RAG adotam uma estrutura em níveis, onde decisões estratégicas são tomadas de forma escalonada, otimizando o fluxo e a integração das informações.
Abordagens como o Corrective RAG introduzem mecanismos de autocorreção que reavaliam e refinam os resultados recuperados, enquanto o Adaptive RAG ajusta dinamicamente as estratégias de busca de acordo com a complexidade da consulta. Como apontado em um trecho técnico:
“Key Idea of Adaptive RAG: … Dynamic Strategy Selection, wherein direct LLM response is adopted for straightforward queries and multi-step retrieval is applied for complex tasks.”
Essa diversidade permite que os sistemas Agentic RAG se ajustem a variados contextos, garantindo respostas precisas e adaptáveis.
Agent-G e GeAR: Frameworks Graph-Based Agentic RAG
Os frameworks Agent-G e GeAR representam abordagens que utilizam estruturas de grafos para melhorar a recuperação e o raciocínio em sistemas Agentic RAG. O Agent-G combina bases de conhecimento estruturadas em grafos com a recuperação de documentos não estruturados, utilizando um módulo crítico para avaliar a relevância dos dados. Essa metodologia possibilita a identificação de relações complexas entre as informações, elevando a qualidade dos resultados gerados.
O framework GeAR, por sua vez, aprimora a recuperação ao integrar uma expansão dinâmica de grafos, permitindo que conexões entre entidades sejam exploradas para enriquecer o contexto da consulta. Essa abordagem de busca multi-hop possibilita reunir informações dispersas de maneira coesa, contribuindo para respostas mais robustas. A utilização conjunta de técnicas de grafos e agentes autônomos demonstra o potencial para transformar a forma como os dados são interligados e interpretados.
Um exemplo prático do Agent-G pode ser evidenciado na sua estrutura modular, que inclui componentes como o “Retriever Bank” e o “Critic Module” – elementos que colaboram para validar e refinar os dados recuperados. Conforme descrito na documentação técnica:
“Key Idea of Agent-G: Graph Knowledge Bases: Extracts structured relationships (e.g., disease-to-symptom mappings in healthcare) and integrates contextual information from unstructured documents.”
Essa integração demonstra como frameworks graph-based podem ser decisivos para a eficácia do Agentic RAG em contextos desafiadores.
Agentic Document Workflows (ADW) no Agentic RAG
Os Agentic Document Workflows (ADW) propõem uma automação completa para processos centrados em documentos, integrando desde a extração até a síntese de informações relevantes. Esse fluxo de trabalho orquestra a análise, o parsing e a recuperação dos dados, garantindo que cada etapa seja realizada de forma integrada e consistente. Ao automatizar esses processos, o ADW possibilita a transformação de documentos em saídas estruturadas e acionáveis.
Nesse contexto, agentes inteligentes coordenam diferentes componentes do sistema, como parsers, APIs e ferramentas de recuperação, assegurando que os dados sejam processados e integrados de maneira eficaz. Essa abordagem permite a manutenção do contexto ao longo de todo o fluxo, facilitando a geração de recomendações e insights que atendam às necessidades do usuário. A sincronização entre as etapas do workflow é fundamental para superar limitações tradicionais na manipulação de documentos.
Além disso, o ADW demonstra como a injeção de automação e inteligência pode transformar a gestão do conhecimento, integrando informações oriundas de fontes internas e externas. Essa capacidade de harmonizar os dados extraídos com o contexto dos negócios reforça a aplicabilidade do Agentic RAG em cenários complexos e dinâmicos. Assim, o ADW se consolida como um elemento chave para a transformação dos processos documentais em respostas precisas e contextualizadas.
Construindo um Sistema Agentic RAG
A construção de um sistema Agentic RAG inicia com o pré-processamento dos documentos, etapa em que o conteúdo é extraído e dividido em partes menores para facilitar a indexação. Por exemplo, é possível utilizar o WebBaseLoader para carregar conteúdos de páginas web e, em seguida, aplicar um text splitter para segmentar o texto, conforme demonstrado no exemplo abaixo:
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
urls = [
"https://lilianweng.github.io/posts/2024-11-28-reward-hacking/",
"https://lilianweng.github.io/posts/2024-07-07-hallucination/",
"https://lilianweng.github.io/posts/2024-04-12-diffusion-video/",
]
docs = [WebBaseLoader(url).load() for url in urls]
print(docs[0][0].page_content.strip()[:1000])
Essa etapa é essencial para elevar a qualidade do processamento e preparar os dados para as fases subsequentes do sistema.
Após o pré-processamento, o próximo passo consiste na criação de uma ferramenta de recuperação, que envolve a indexação dos documentos em um vector store utilizando embeddings. Essa configuração permite utilizar técnicas de busca semântica, possibilitando uma recuperação eficiente mesmo em grandes volumes de dados. O exemplo a seguir ilustra como implementar essa etapa:
from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
vectorstore = InMemoryVectorStore.from_documents(documents=doc_splits, embedding=OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever()
Essa ferramenta é fundamental para que o sistema consiga acessar informações relevantes de maneira rápida e precisa.
Por fim, a construção do grafo Agentic RAG integra as decisões sobre quando recuperar dados e quando responder diretamente ao usuário. Essa montagem envolve nós como “generate_query_or_respond”, “grade_documents”, “rewrite_question” e “generate_answer”, além da definição de arestas condicionais que guiam o fluxo de execução. Um exemplo prático de montagem do grafo é apresentado a seguir:
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.prebuilt import ToolNode
workflow = StateGraph(MessagesState)
workflow.add_node(generate_query_or_respond)
workflow.add_node("retrieve", ToolNode([retriever_tool]))
workflow.add_node(rewrite_question)
workflow.add_node(generate_answer)
workflow.add_edge(START, "generate_query_or_respond")
workflow.add_conditional_edges("generate_query_or_respond", tools_condition, {"tools": "retrieve", END: END})
workflow.add_edge("generate_answer", END)
workflow.add_edge("rewrite_question", "generate_query_or_respond")
graph = workflow.compile()
Esse exemplo demonstra como o alinhamento entre nós e fluxos condicionais possibilita um sistema autônomo e adaptativo, pronto para lidar com diversas demandas de recuperação e geração.
Conclusão
Agentic RAG representa uma mudança de paradigma na recuperação e geração de respostas, integrando a tomada de decisão autônoma com fluxos de trabalho dinâmicos e contextualmente ricos. A convergência entre técnicas de recuperação de dados em tempo real e a capacidade generativa dos LLMs permite que o sistema ofereça respostas mais precisas e adaptadas às necessidades dos usuários. Assim, essa abordagem consolida-se como uma evolução significativa frente aos métodos tradicionais.
A trajetória evolutiva que parte do Naïve RAG, passando pelo Advanced e Modular RAG, até atingir a complexidade dos sistemas agentic, evidencia a importância de integrar estratégias inteligentes de recuperação e processamento de informações. A aplicação de arquiteturas diversificadas – desde modelos single e multi-agentes até frameworks graph-based – demonstra a versatilidade e o potencial do Agentic RAG em cenários complexos. Essa diversidade de métodos torna o sistema capaz de superar limitações estruturais e operacionais dos modelos anteriores.
Entre os desafios e oportunidades futuras, destaca-se a necessidade de padronizar protocolos de avaliação, construir frameworks interoperáveis e expandir as capacidades multimodais dos sistemas. A contínua evolução dos modelos e a incorporação de novas tecnologias prometem ampliar os limites do que é possível em termos de raciocínio iterativo e automação autônoma. Em última análise, o Agentic RAG não só redefine a atual abordagem de recuperação de informação, como também abre caminho para inovações disruptivas no campo da inteligência artificial.
Referências
Referência Principal
- Título: AI Agents: Agentic RAG (Part-10)
- Autor: Vipra Singh
- Fonte: Discover AI
- Link: https://discoverai.com/ai-agents-agentic-rag-part-10/
Referências Adicionais
- Título: Agentic RAG Series – Part 1: An Introduction to Agentic RAG
Autor: Sajal Sharma
Fonte: Sajal Sharma’s Blog
Link: https://sajalsharma.com/posts/introduction-to-agentic-rag - Título: What is Agentic AI? A Practical Guide
Fonte: K2View
Link: https://www.k2view.com/what-is-agentic-rag/ - Título: Agentic RAG: A Reasoning Revolution for Information Retrieval
Fonte: Adopt GenAI
Link: https://adoptgenai.com/agentic-rag-a-reasoning-revolution-for-information-retrieval - Título: Goodbye Vanilla RAG, Agentic RAG is Here
Fonte: Analytics India Magazine
Link: https://analyticsindiamag.com/ai-trends/goodbye-vanilla-rag-agentic-rag-is-here/ - Título: Agentic Rag: The Full Developer Guide
Fonte: Helicone
Link: https://www.helicone.ai/blog/agentic-rag-full-developer-guide