Agentic RAG voegt beslissingslussen toe aan retrieval

ByteByteGo legt uit hoe agentic RAG verschilt van standaard retrieve-and-generate-pipelines door evaluatiecheckpoints in te voegen tussen retrieval en respons. De agent bepaalt of resultaten relevant zijn, herschrijft ambigue zoekopdrachten en routeert naar verschillende kennisbronnen — SQL-databases voor financiële vragen, documentopslagplaatsen voor beleidsraadplegingen. Praktisch, maar de afwegingen zijn reëel: een kostenstijging van 3 tot 10 keer, meer dan 10 seconden latentie tegenover 1-2 seconden voor basis-RAG, en wat de auteur de evaluator-paradox noemt — een LLM gebruiken om de eigen retrievalkwaliteit te beoordelen kan dezelfde zwakheden versterken. De meeste teams die nu RAG-systemen bouwen lopen precies tegen dit plafond aan: eenvoudige pipelines falen bij meerdere documenten of ambigue vragen, maar volledige agentische loops voelen te duur om te rechtvaardigen.