𝗡𝗼𝘁𝗲 𝗱𝗮𝗹 𝗰𝗮𝗺𝗽𝗼: 𝗖𝗼𝗺𝗲 𝗹'𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗥𝗔𝗚 𝗴𝗲𝘀𝘁𝗶𝘀𝗰𝗲 𝗶 𝗱𝗮𝘁𝗶 𝗮𝘇𝗶𝗲𝗻𝗱𝗮𝗹𝗶
Un cliente invia un ticket di assistenza. Chiede i dettagli della garanzia per server specifici di un progetto passato. Ha inoltre bisogno dei termini contrattuali e del contatto di assistenza attuale.
Rispondere a questo è difficile. Richiede dati provenienti da quattro fonti diverse:
- CRM per la cronologia del cliente.
- ERP per i termini contrattuali.
- Asset management per i numeri di serie.
- Sistemi HR per i dettagli del personale.
Questi sistemi utilizzano database e permessi differenti. Il RAG standard fallisce in questo caso. Esegue una singola ricerca e si arrende se non trova nulla.
L'Agentic RAG risolve il problema trasformando il recupero in un piano. Non si limita a cercare. Pensa, agisce e controlla il proprio lavoro.
Ecco come funziona il workflow:
L'Orchestratore Il sistema suddivide la domanda in sottotask. Identifica quali fonti dati utilizzare e quali task dipendono da altri.
Il Query Rewriter Ogni sistema parla una lingua diversa. Uno richiede SQL. Un altro richiede una ricerca per parole chiave. Il rewriter traduce la domanda dell'utente nel formato corretto per ogni strumento.
Recupero parallelo Il sistema interroga più fonti contemporaneamente. Deve rispettare la sicurezza. L'IA accede solo ai dati che l'utente specifico ha il permesso di vedere.
Il Sufficiency Checker Questa è la parte più importante. Il sistema si chiede: "Queste informazioni sono sufficienti per rispondere alla domanda?" Se manca un elemento, come un allegato PDF specifico, il sistema non si ferma. Crea un nuovo piano per trovare quel file specifico. Cicla finché non ha il quadro completo.
Sintesi L'agente finale raccoglie tutti i frammenti e costruisce una risposta unica e accurata, completa di fonti.
L'Agentic RAG non è una soluzione magica. È più lento e costoso del RAG tradizionale.
Usa il RAG tradizionale per domande semplici in un singolo database. Usa l'Agentic RAG per domande complesse e multi-step su molti sistemi.
L'obiettivo è passare da un semplice modello query-risposta a un workflow stateful: Pianifica. Esegui. Valuta. Itera.
Fonte: https://dev.to/luhuidev/field-notes-how-agentic-rag-handles-the-real-mess-of-enterprise-data-a68
Community di apprendimento opzionale: https://t.me/GyaanSetuAi