Ein Leitfaden zu Agentic RAG: Was macht RAG wirklich agentisch?

Bevor wir uns mit agentenbasierten RAG- und KI-Agenten befassen, sollten wir uns kurz vor der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Welt der künstlichen Intelligenz vergegenwärtigen. Von der anfänglichen Begeisterung für große Sprachmodelle (LLMs) bis hin zur praktischen Anwendung generativer KI (Gen. KI) finden Unternehmen ständig neue Wege, Aufgaben zu automatisieren und Innovationen schneller voranzutreiben.

Zu diesen Fortschritten gehören die Konzepte von autonome KI-Agenten und Agentische KI, die einen großen Schritt hin zu autonomeren und intelligenteren Systemen darstellen, die nicht nur Informationen verarbeiten, sondern auch proaktiv Aufgaben ausführen und Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff treffen können. Damit diese Agenten in komplexen Geschäftsumgebungen effektiv agieren können, benötigen sie zuverlässiges und aktuelles Wissen. Eine entscheidende Technik, die diesem Bedarf gerecht wird, ist Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Dieser Artikel dient als umfassender Leitfaden zum agentischen RAG, wobei der Schwerpunkt auf der Beziehung zwischen RAG und der agentischen Natur von KI-Agenten liegt. Beginnen wir mit einer kurzen Zusammenfassung der RAG- und KI-Agenten.

Was sind KI-Agenten?

AI-Agenten sind autonome Softwareeinheiten, die ihre Umgebung durch Sensoren wahrnehmen und durch Effektoren auf diese Umgebung einwirken können, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Sie zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, selbstständig Entscheidungen zu treffen, aus Erfahrungen zu lernen und häufig mit anderen Agenten oder Menschen zu interagieren. Zu den wichtigsten Merkmalen von KI-Agenten gehören:

• Autonomy
• Proaktivität
• Reaktivität
• Zielgerichtetheit

Was ist RAG?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Rahmenwerk, das die Fähigkeiten von LLMs erweitern soll, indem es ihnen ermöglicht, während des Generierungsprozesses auf Informationen aus externen Wissensquellen zuzugreifen und diese zu integrieren.

A RAG-Pipeline hat zwei Schlüsselkomponenten:

• Eine Abrufkomponente, die aus einer Vektordatenbank und einem Einbettungsmodell besteht, das für die Suche und den Abruf relevanter Informationen aus externen Datenquellen verantwortlich ist
• Eine Generierungskomponente, die ein LLM verwendet, um kohärente Antworten zu generieren

Anstatt sich ausschließlich auf die Daten zu verlassen, mit denen sie trainiert wurden, rufen LLMs mit RAG zunächst relevante Dokumente oder Informationsschnipsel basierend auf der Benutzeranfrage ab und nutzen diese Informationen dann, um präzisere, kontextrelevantere und aktuellere Antworten zu generieren. Dieser Ansatz trägt dazu bei, Probleme wie Halluzinationen und Wissenslücken zu mildern, die häufig mit eigenständigen LLMs verbunden sind.

Lassen Sie uns nun darüber sprechen, was RAG wirksam macht.

Was ist agentisches RAG?

Agentic RAG ist eine fortschrittliche Form der Retrieval-Augmented-Generierung, bei der KI-Agenten strategisch in die RAG-Pipeline integriert werden, um deren Fähigkeiten zu erweitern. Anstelle eines festen „Abrufen, dann Generieren“-Schritts behandelt das Modell den Retriever als Werkzeug, das er jederzeit aufrufen kann. Er entscheidet, wann Daten abgerufen, welche Abfragen gestellt und wie Beweise über mehrere Hops hinweg verknüpft werden.

Agentic RAG verfolgt auch den Kontext in Form des Kurzzeitgedächtnisses und des Langzeitzustands. Es merkt sich, welche Quellen es konsultiert hat und welche Ergebnisse diese jeweils lieferten. Diese Aufzeichnung verhindert wiederholte Suchvorgänge, unterstützt das Denken über mehrere Runden hinweg und ermöglicht dem System, frühere Ergebnisse oder Benutzerpräferenzen abzurufen.

Agentic RAG bietet nicht nur eine dynamische Schnittstelle für den Datenabruf, sondern integriert auch mehrere spezialisierte Agenten, die innerhalb der Pipeline zusammenarbeiten. Jeder Agent filtert Störungen, bewertet die Relevanz der abgerufenen Daten und passt die Abrufparameter dynamisch anhand von Echtzeit-Feedback an.

Kurz gesagt stellt Agentic RAG einen bedeutenden Schritt in Richtung der Entwicklung intelligenterer, autonomerer und wissensbasierter KI-Systeme dar.

Wie funktioniert agentic RAG?

Wir wissen, dass herkömmliches RAG typischerweise eine einzelne Abfrage, den Abruf relevanter Dokumente und die Generierung einer Antwort basierend auf dem abgerufenen Kontext und der ursprünglichen Abfrage umfasst. Agentisches RAG hingegen zerlegt den Prozess in eine Reihe von Schritten, die von verschiedenen intelligenten Agenten ausgeführt werden.

Hier ist eine Aufschlüsselung der Schritte, die normalerweise in der agentischen RAG-Pipeline ausgeführt werden:

Erweiterte Abfrageverarbeitung: Anstatt die Abfrage des Benutzers direkt einzubetten, Abfrageverständnis- und Dekompositionsagent Analysiert zunächst die Abfrage hinsichtlich ihrer Absicht, Schlüsselentitäten und Komplexität. Komplexe Abfragen können in mehrere Unterabfragen unterteilt werden.

Intelligenter Abruf aus mehreren Quellen: Die Abrufagent ruft anhand der verarbeiteten Abfrage (oder Unterabfragen) Informationen aus verschiedenen Wissensquellen ab. Dies können Vektordatenbanken (mittels Einbettungen und Ähnlichkeitssuche), aber auch Wissensgraphen (mittels Graph Traversal), das Internet (mittels gezielter Suchstrategien) und möglicherweise andere strukturierte oder unstrukturierte Datenquellen sein. Die Wahl der Abrufmethode und -quelle kann dynamisch basierend auf der Abfrageanalyse erfolgen.

Kontextuelle Informationsfusion und Ranking: Die aus verschiedenen Quellen abgerufenen Informationen werden von der Informationsfusionsagent, das Kontext hinzufügt und die Relevanz und Qualität jeder Information bewertet. Es kann redundante oder widersprüchliche Informationen herausfiltern und den verbleibenden Inhalt nach seiner Relevanz und Zuverlässigkeit bewerten.

Begründung und Planformulierung: Der Schlussfolgerungs- und Planungsagent nutzt die gesammelten Informationen und entwickelt einen Schritt-für-Schritt-Plan, um die Antwort zu formulieren und den Generierungsprozess zu steuern. Er kann Schlussfolgerungsaufgaben wie die Synthese von Informationen aus mehreren Dokumenten, das Erkennen von Beziehungen und das Ziehen von Schlussfolgerungen übernehmen.

Verbesserte Generierung mit Schlussfolgerung: Der Generierungsagent verwendet dann ein LLM, jedoch mit einem strukturierteren und begründeteren Kontext, der durch die vorherigen Schritte bereitgestellt wurde, um eine umfassendere und genauere Antwort zu generieren.

Auswertung und Verfeinerung der Antwort: Der Verfeinerungsagent bewertet die Qualität der generierten Antwort. Erfüllt sie bestimmte Kriterien nicht, kann dieser Agent weitere Iterationen der Abruf-, Argumentations- und Generierungsschritte auslösen und möglicherweise die Strategien anderer Agenten anpassen, um die Antwort zu verbessern.

Koordiniertes Workflow-Management: Während des gesamten Prozesses verwaltet der Orchestrierungsagent den Informationsfluss und koordiniert die Aktivitäten aller einzelnen Agenten. Er stellt sicher, dass jeder Schritt in der richtigen Reihenfolge ausgeführt wird und dass Informationen effizient zwischen ihnen ausgetauscht werden.

Übermittlung der endgültigen Antwort: Schließlich präsentiert der Ausgabeagent dem Benutzer die generierte Antwort.

Warum brauchen Unternehmen agentisches RAG?

Anders ausgedrückt: Warum brauchen Unternehmen KI-Agenten, wenn sie bereits über RAG und LLMs verfügen?

Ursprünglich wurde RAG entwickelt, um Sprachmodelle durch die Verknüpfung ihrer Ergebnisse mit realen, abgerufenen Informationen zu verbessern. Mit zunehmender Komplexität der Anwendungsfälle wird jedoch deutlich, dass ein statischer Abrufmechanismus mit der Fluidität und Tiefe moderner Informationsökosysteme nicht Schritt halten kann. Agentisches RAG unterstützt Unternehmen dabei:

Überwindung statischer Einschränkungen

Herkömmliche RAG-Systeme ergänzen LLMs effektiv mit externen Daten, sind jedoch mit der Anpassung an neue Gegebenheiten kaum zu rechnen. Die Integration autonomer KI-Agenten verwaltet, verfeinert und überprüft die abgerufenen Informationen kontinuierlich und stellt sicher, dass die generative Komponente mit den relevantesten und aktuellsten Inhalten versorgt wird.

Bewältigung der Datenexplosion

Angesichts des exponentiellen Wachstums digitaler Informationen und zunehmend differenzierter Abfragen benötigen Unternehmen einen dynamischeren, selbstregulierenden Mechanismus. Agentic RAG ermöglicht Unternehmen die Nutzung von LLMs für verbesserte Erkenntnisse und kontinuierliches Lernen durch intelligente Informationsabfrage und -verarbeitung.

Die Grenzen der Autonomie erweitern

Mit der Weiterentwicklung von KI-Modellen wächst auch der Anspruch, Systeme zu entwickeln, die selbstständig denken, planen und sich anpassen können. Die Einbettung autonomer Agenten in die RAG-Pipeline ermöglicht eine höhere Orchestrierung, da diese intelligenten Systeme aktiv in Entscheidungsprozesse eingebunden sind, die darüber entscheiden, welche Daten abgerufen, gefiltert und in generative Ergebnisse integriert werden sollen.

Zugriff auf kontextbezogene Antworten in Echtzeit

Die Entwicklung von agentenbasiertem RAG spiegelt die branchenweite Nachfrage nach Echtzeit-Intelligenz wider. Anders ausgedrückt: Unternehmen suchen nach Systemen, die sich selbst korrigieren und ihre Wissensbasis kontinuierlich aktualisieren können. Dies ist entscheidend für Genauigkeit und Anwendungen, die zeitnahe Einblicke in dynamische Umgebungen erfordern.

Agentisches RAG vs. traditionelles RAG

Während traditionelles RAG selbst eine hochwirksame Methode zur Erweiterung von LLMs mit externem Wissen darstellt, unterscheidet sich agentisches RAG durch die Einbindung autonomer KI in die Kernprozesse der Informationsbeschaffung und Inhaltsgenerierung. Dies führt zu einem dynamischeren und intelligenteren Ansatz der Wissensintegration und ermöglicht Fähigkeiten, die über die traditionelle RAG-Pipeline hinausgehen.

Hier sind die Unterschiede zwischen traditionellem RAG und agentischem RAG:

Intelligenz beim Abrufen

Traditionelles RAG Verwendet typischerweise einen einfacheren Abrufmechanismus, der auf der Übereinstimmung von Schlüsselwörtern oder der semantischen Ähnlichkeit mit einer vorindizierten Wissensdatenbank basiert. Die Abrufstrategie ist im Allgemeinen für eine bestimmte Abfrage festgelegt.

Agentisches RAG nutzt die Intelligenz autonomer Agenten, um Entscheidungen über den Abrufprozess zu treffen. Diese Agenten können komplexere Abfragen formulieren, mehrere Abrufstrategien ausprobieren und sogar iterative Abrufe basierend auf den ersten Ergebnissen durchführen.

Umgang mit mehreren Datenquellen

Traditionelles RAG kann für die Suche in mehreren Datenquellen konfiguriert werden, der Prozess ist jedoch häufig vordefiniert und weniger dynamisch.

Agentisches RAG ermöglicht es Agenten, verschiedene Datenquellen basierend auf dem Kontext der Abfrage und den bereits gesammelten Informationen intelligent auszuwählen und abzufragen. Agenten können entscheiden, welche Quellen am wahrscheinlichsten relevante Informationen enthalten und wie sie am besten darauf zugreifen.

Komplexität der Arbeitsabläufe

Traditionelles RAG folgt im Allgemeinen einem linearen Arbeitsablauf: relevante Dokumente abrufen, Eingabeaufforderung erweitern und Antwort generieren.

Agentisches RAG Unterstützt komplexere und dynamischere Arbeitsabläufe. Agenten zerlegen komplexe Abfragen in kleinere Schritte, orchestrieren mehrere Abfrage- und Verarbeitungsphasen und binden für bestimmte Aufgaben sogar verschiedene spezialisierte Agenten ein.

Flexibilität

Traditionelles RAG basiert auf einem Abruf- und Generierungsprozess, der sich häufig weniger gut an die spezifischen Nuancen einzelner Abfragen oder sich entwickelnder Informationslandschaften anpasst.

Agentisches RAG weist eine größere Anpassungsfähigkeit auf, da Agenten aus vergangenen Interaktionen lernen, ihre Abrufstrategien im Laufe der Zeit anpassen und die Informationsverarbeitung an die spezifischen Anforderungen des Benutzers und den Kontext des Gesprächs anpassen.

Genauigkeit und Kontextverständnis

Traditionelle RAGs Die Genauigkeit hängt weitgehend von der Qualität der abgerufenen Dokumente und der Fähigkeit des LLM ab, die Informationen zu synthetisieren. Kontextverständnis wird überwiegend vom LLM selbst wahrgenommen.

Agentisches RAG profitiert von KI-Agenten, die eine aktivere Rolle bei der Gewährleistung der Genauigkeit spielen, indem sie Informationen aus mehreren Quellen abgleichen, irrelevante oder qualitativ minderwertige Daten herausfiltern und die abgerufenen Inhalte analysieren, um dem LLM verfeinerte und kontextreichere Informationen für die Generierung bereitzustellen.

Wie nutzen Unternehmen agentic RAG?

Die Integration autonomer Agenten in RAG-Systeme ist eine strategische Neuerfindung von Unternehmensdaten-Workflows, die es Unternehmen ermöglicht, ein beispielloses Maß an kontextueller Intelligenz und Präzision zu erreichen. In der Praxis ermöglicht agentenbasiertes RAG kontextsensitive und mehrstufige Antworten, die weit über einfache Chatbot-Interaktionen hinausgehen.

Hier sind die Funktionsbereiche und Anwendungsfälle, die agentic RAG abdeckt:

Kundenservice

Unternehmen setzen agentenbasierte RAG-Systeme in Callcentern und Kundenserviceportalen ein, um schnell aktuelle Daten (wie Richtliniendokumente, Anleitungen zur Fehlerbehebung oder Echtzeit-Bestellinformationen) abzurufen und maßgeschneiderte Antworten zu generieren. Die Beantwortung von Fragen in Echtzeit verkürzt die Lösungszeit und reduziert den manuellen Arbeitsaufwand.

Internes Wissensmanagement und Dokumentenautomatisierung

Organisationen verwenden agentic RAG, um große Mengen interner Dokumente automatisch zu markieren, zu organisieren und zu synthetisieren und sie in durchsuchbare Wissensdatenbanken umzuwandeln, die eine schnellere Entscheidungsfindung unterstützen.

Vertrieb, Marketing und Business Intelligence (BI)

Vertriebs- und Marketingteams nutzen agentic RAG, um personalisierte Kommunikation zu generieren, die Lead-Akquise zu automatisieren und umfassende Marktanalyseberichte zu erstellen. Dies verbessert die Produktivität und die Entscheidungsfindung.

Finanzdienstleistungen und Risikomanagement

Im Finanzwesen unterstützen agentenbasierte RAG-Systeme Aufgaben wie Kreditrisikoanalyse und Compliance, indem sie aktuelle Marktdaten und regulatorische Dokumente abrufen und die daraus gewonnenen Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen zusammenfassen. Die Forschung zeigt außerdem Anwendungsmöglichkeiten beim Aufbau von Modell-Risikomanagementteams für die Portfolioanalyse.

Was benötigen Sie zur Implementierung der agentenbasierten RAG-Architektur?

Die agentenbasierte RAG-Architektur kombiniert fortschrittliche Abfragemethoden mit intelligentem, autonomem Denken und liefert so hochpräzise Ergebnisse. Doch wie können Unternehmen ihre bestehenden Daten-Workflows in ein agiles, mehrstufiges und kontextsensitives System umwandeln? Für diese Transformation sind drei Kernkompetenzen erforderlich.

Erstens ist der Zugang zu hochmodernen LLMs und generativen KI-Tools unerlässlich. Diese Modelle bilden die notwendige kognitive Grundlage für intelligente Entscheidungen und differenziertes Denken. Zweitens ist eine robuste Datenintegrationsschicht ist notwendig, um verschiedene interne und externe Datenquellen nahtlos zu verbinden – von strukturierten Unternehmensdatenbanken zu dynamischen Cloud-Diensten und Echtzeit-APIs. Schließlich fehlt noch eine leistungsstarke Plattform zum Erstellen von KI-Agenten, die intuitive Entwicklungsumgebungen bietet und es auch technisch nicht versierten Benutzern ermöglicht, KI-Agenten reibungslos zu entwerfen, bereitzustellen und zu verwalten.

Eine solche KI-Agentenplattform dient als zentraler Knotenpunkt, der den mühsamen Prozess der Datenkuratierung und Workflow-Orchestrierung automatisiert. Sie vereinfacht die Integration unterschiedlicher Datenquellen, gewährleistet eine konsistente Datenqualität und beschleunigt den Entwicklungszyklus. So werden anspruchsvolle, autonome KI-Lösungen für Unternehmen jeder Größe zugänglich.

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• RAG-Agenten, die Antworten und Erkenntnisse aus Unternehmensdokumenten, Verträgen und Wissensdatenbanken ziehen
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• Kundensupportmitarbeiter, die die Bedürfnisse der Kunden verstehen und darauf reagieren und bei Bedarf komplexe Probleme eskalieren.
• Vertriebsmitarbeiter, die eine personalisierte Kontaktaufnahme durchführen, auf Leads reagieren und umsetzbare Kontoinformationen liefern
• Marketing-Agenten, die Kampagneninhalte erstellen, Optimierungsvorschläge machen und Daten zu wichtigen Kennzahlen analysieren
• HR-Agenten, die Mitarbeiteranfragen zu Richtlinien, Sozialleistungen und Onboarding-Verfahren beantworten
• IT- und Helpdesk-Agenten, die technische Probleme lösen und die Ticketerstellung automatisieren
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