Antes de nos aprofundarmos em RAGs e agentes de IA, vamos reconhecer que o mundo da inteligência artificial está evoluindo em um ritmo acelerado. Do entusiasmo inicial em torno dos modelos de grande linguagem (LLMs) à aplicação prática da IA ​​generativa (IA Gen), as empresas estão constantemente encontrando novas maneiras de automatizar tarefas e inovar com mais rapidez.

Entre esses avanços estão os conceitos de agentes autônomos de IA e IA agente, que representam um grande salto em direção a sistemas mais autônomos e inteligentes, capazes não apenas de processar informações, mas também de executar tarefas proativamente e tomar decisões com o mínimo de envolvimento humano. Para que esses agentes operem com eficácia em ambientes de negócios complexos, eles precisam estar equipados com conhecimento confiável e atualizado. Uma técnica crucial que atende a essa necessidade é geração aumentada de recuperação (RAG).

Este artigo servirá como um guia abrangente sobre RAG agêntico, com ênfase na relação entre RAG e a natureza agêntica dos agentes de IA. Vamos começar com uma breve recapitulação dos agentes RAG e AI.

O que são agentes de IA?

Agentes AI são entidades de software autônomas que podem perceber seu ambiente por meio de sensores e agir sobre esse ambiente por meio de efetores para atingir objetivos específicos.

Eles se caracterizam pela capacidade de tomar decisões de forma independente, aprender com suas experiências e, frequentemente, interagir com outros agentes ou humanos. As principais características dos agentes de IA incluem:

• Autonomia
• Proatividade
• reatividade
• Direcionamento para objetivos

O que é RAG?

Geração aumentada de recuperação (RAG) é uma estrutura projetada para aprimorar as capacidades dos LLMs, permitindo que eles acessem e incorporem informações de fontes externas de conhecimento durante o processo de geração.

A Gasoduto RAG tem dois componentes principais:

• Um componente de recuperação que compreende um banco de dados vetorial e um modelo de incorporação responsável por pesquisar e obter informações relevantes de fontes de dados externas
• Um componente de geração que usa um LLM para gerar respostas coerentes

Assim, em vez de depender apenas dos dados com os quais foram treinados, os LLMs que utilizam o RAG primeiro recuperam documentos ou trechos de informações relevantes com base na consulta do usuário e, em seguida, usam essas informações recuperadas para gerar respostas mais precisas, contextualmente relevantes e atualizadas. Essa abordagem ajuda a mitigar problemas como alucinação e corte de conhecimento, frequentemente associados a LLMs independentes.

Agora vamos falar sobre o que torna o RAG um agente.

O que é RAG agente?

O Agentic RAG é uma forma avançada de geração aumentada de recuperação, na qual agentes de IA são estrategicamente integrados ao pipeline do RAG para aprimorar suas capacidades. Em vez de uma etapa fixa de "recuperar e gerar", o modelo trata o recuperador como uma ferramenta que pode ser chamada a qualquer momento — decidindo quando buscar dados, quais consultas emitir e como vincular evidências em múltiplos saltos.

O Agentic RAG também rastreia o contexto na forma de memória de trabalho de curto prazo e estado de longo prazo. Ele lembra quais fontes consultou e o que cada uma revelou. Esse registro evita buscas repetidas, apoia o raciocínio em várias rodadas e permite que o sistema se lembre de descobertas anteriores ou das preferências do usuário.

Além de fornecer uma interface dinâmica para recuperação de dados, o Agentic RAG incorpora vários agentes especializados que colaboram dentro do pipeline. Cada agente filtra ruídos, avalia a relevância dos dados recuperados e ajusta dinamicamente os parâmetros de recuperação com base no feedback em tempo real.

Em suma, o Agentic RAG representa um passo significativo em direção à construção de sistemas de IA mais inteligentes, autônomos e orientados pelo conhecimento.

Como funciona o RAG agente?

Sabemos que o RAG tradicional normalmente envolve uma única consulta, a recuperação de documentos relevantes e a geração de uma resposta com base no contexto recuperado e na consulta original. O RAG Agentic, por outro lado, divide o processo em uma série de etapas executadas por diferentes agentes inteligentes.

Aqui está uma análise das etapas normalmente seguidas no pipeline RAG do agente:

Processamento avançado de consultas: Em vez de incorporar diretamente a consulta do usuário, o agente de compreensão e decomposição de consultas primeiro analisa a consulta quanto à sua intenção, entidades-chave e complexidade. Ele pode dividir uma consulta complexa em várias subconsultas.

Recuperação inteligente e multifonte: A agente de recuperação pega a consulta processada (ou subconsultas) e recupera informações de várias fontes de conhecimento. Isso pode incluir bancos de dados vetoriais (usando embeddings e busca por similaridade), mas também grafos de conhecimento (usando travessia de grafos), a web (usando estratégias de busca direcionadas) e, potencialmente, outras fontes de dados estruturadas ou não estruturadas. A escolha do método de recuperação e da fonte pode ser dinâmica com base na análise da consulta.

Fusão e classificação de informações contextuais: As informações recuperadas de diferentes fontes são coletadas pelo agente de fusão de informações, que acrescenta contexto e avalia a relevância e a qualidade de cada informação. Ele pode filtrar informações redundantes ou contraditórias e classificar o conteúdo restante com base em sua relevância e confiabilidade.

Raciocínio e formulação do plano: O agente de raciocínio e planejamento utiliza as informações coletadas e desenvolve um plano passo a passo para construir a resposta e orientar o processo de geração. Ele pode realizar tarefas de raciocínio como sintetizar informações de vários documentos, identificar relacionamentos e fazer inferências.

Geração aprimorada com raciocínio: O agente de geração então usa um LLM, mas com um contexto mais estruturado e fundamentado fornecido pelas etapas anteriores, para gerar uma resposta mais abrangente e precisa.

Avaliação e refinamento da resposta: O agente de refinamento avalia a qualidade da resposta gerada. Caso não atenda a determinados critérios, este agente pode desencadear novas iterações das etapas de recuperação, raciocínio e geração, potencialmente ajustando as estratégias de outros agentes para aprimorar a resposta.

Gerenciamento de fluxo de trabalho coordenado: Durante todo esse processo, o agente de orquestração gerencia o fluxo de informações e coordena as atividades de todos os agentes individuais, garantindo que cada etapa seja executada na sequência correta e que as informações sejam passadas eficientemente entre eles.

Entrega da resposta final: Por fim, o agente de saída apresenta a resposta gerada ao usuário.

Por que as empresas precisam de RAG agenic?

Em outras palavras, por que as empresas precisam de agentes de IA quando já têm RAG e LLMs?

Inicialmente, o RAG surgiu como uma forma de aprimorar modelos de linguagem, baseando seus resultados em informações recuperadas do mundo real. No entanto, à medida que os casos de uso se tornam mais complexos, fica evidente que um mecanismo de recuperação estático não consegue acompanhar a fluidez e a profundidade dos ecossistemas de informação modernos. Veja como o RAG agencético auxilia as empresas:

Superando limitações estáticas

Os sistemas RAG tradicionais são eficazes na complementação de LLMs com dados externos, mas têm dificuldade para se adaptar rapidamente. A integração de agentes autônomos de IA gerencia, refina e verifica continuamente as informações recuperadas, garantindo que o componente generativo seja alimentado com o conteúdo mais relevante e atualizado.

Lidando com a explosão de dados

Com o crescimento exponencial da informação digital e consultas cada vez mais complexas, as organizações precisam de um mecanismo mais dinâmico e autorregulado. O Agentic RAG capacita as empresas a utilizar LLMs para obter insights aprimorados e aprendizado contínuo por meio da recuperação e do processamento inteligentes de informações.

Expandindo os limites da autonomia

À medida que os modelos de IA avançam, cresce também a ambição de construir sistemas que possam raciocinar, planejar e se adaptar de forma independente. A incorporação de agentes autônomos ao pipeline do RAG permite um nível mais alto de orquestração, já que esses sistemas inteligentes estão ativamente envolvidos nos processos de tomada de decisão sobre quais dados recuperar, como filtrá-los e como integrá-los com saídas generativas.

Acessando respostas sensíveis ao contexto em tempo real

O desenvolvimento do Agentic RAG reflete uma demanda generalizada por inteligência em tempo real em todo o setor. Em outras palavras, as empresas buscam sistemas que possam se autocorrigir e atualizar sua base de conhecimento continuamente. Isso é crucial para a precisão e para aplicações que exigem insights oportunos em ambientes dinâmicos.

RAG agente vs. RAG tradicional

Embora o RAG tradicional seja, por si só, um método altamente eficaz para aprimorar LLMs com conhecimento externo, o RAG agêntico se diferencia por envolver IA autônoma nos processos centrais de recuperação de informações e geração de conteúdo. Isso leva a uma abordagem mais dinâmica e inteligente para a integração de conhecimento, possibilitando capacidades que vão além do pipeline tradicional do RAG.

Aqui estão as diferenças entre o RAG tradicional e o RAG agêntico:

Inteligência na recuperação

RAG tradicional normalmente emprega um mecanismo de recuperação mais direto, baseado na correspondência de palavras-chave ou similaridade semântica em relação a uma base de conhecimento pré-indexada. A estratégia de recuperação geralmente é fixa para uma determinada consulta.

RAG agente aproveita a inteligência de agentes autônomos para tomar decisões sobre o processo de recuperação. Esses agentes podem formular consultas mais sofisticadas, explorar múltiplas estratégias de recuperação e até mesmo realizar recuperações iterativas com base nos resultados iniciais.

Manipulando múltiplas fontes de dados

RAG tradicional pode ser configurado para pesquisar em várias fontes de dados, mas o processo geralmente é predefinido e menos dinâmico.

RAG agente permite que os agentes selecionem e consultem de forma inteligente diversas fontes de dados com base no contexto da consulta e nas informações já coletadas. Os agentes podem decidir quais fontes têm maior probabilidade de conter informações relevantes e como acessá-las da melhor forma.

Complexidade dos fluxos de trabalho

RAG tradicional geralmente segue um fluxo de trabalho linear: recuperar documentos relevantes, aumentar o prompt e gerar a resposta.

RAG agente suporta fluxos de trabalho mais complexos e dinâmicos. Os agentes dividem consultas complexas em etapas menores, orquestram múltiplas etapas de recuperação e processamento e até envolvem diferentes agentes especializados para tarefas específicas.

Adaptabilidade

RAG tradicional depende de um processo de recuperação e geração que muitas vezes é menos adaptável às nuances específicas de consultas individuais ou cenários de informações em evolução.

RAG agente exibe maior adaptabilidade à medida que os agentes aprendem com interações passadas, ajustam suas estratégias de recuperação ao longo do tempo e adaptam o processamento de informações com base nos requisitos específicos do usuário e no contexto da conversa.

Precisão e compreensão contextual

RAG's tradicionais a precisão depende em grande parte da qualidade dos documentos recuperados e da capacidade do LLM de sintetizar as informações. Compreensão contextual é administrado principalmente pelo próprio LLM.

RAG agente benefícios de agentes de IA que desempenham um papel mais ativo em garantir a precisão por meio do cruzamento de informações de várias fontes, filtrando dados irrelevantes ou de baixa qualidade e raciocinando sobre o conteúdo recuperado para fornecer ao LLM informações mais refinadas e contextualmente ricas para geração.

Como as empresas estão usando o RAG agentic?

A integração de agentes autônomos em sistemas RAG representa uma reinvenção estratégica dos fluxos de trabalho de dados corporativos, permitindo que as organizações alcancem níveis sem precedentes de inteligência e precisão contextuais. Na prática, o RAG com agentes permite respostas sensíveis ao contexto e em múltiplas etapas, que vão muito além das simples interações com chatbots.

Aqui estão as áreas funcionais e os casos de uso que o RAG atende:

Atendimento ao cliente

As empresas estão implementando o RAG em call centers e portais de atendimento ao cliente para recuperar rapidamente dados atualizados (como documentos de políticas, guias de solução de problemas ou informações de pedidos em tempo real) e gerar respostas personalizadas. O atendimento a perguntas em tempo real reduz o tempo de resolução e a carga de trabalho manual.

Gestão interna do conhecimento e automação de documentos

As organizações usam o RAG da Agentic para marcar, organizar e sintetizar automaticamente grandes volumes de documentos internos, transformando-os em bases de conhecimento pesquisáveis ​​que dão suporte a uma tomada de decisão mais rápida.

Vendas, marketing e inteligência de negócios (BI)

As equipes de vendas e marketing usam o Agentic RAG para gerar comunicações personalizadas, automatizar a prospecção de leads e produzir relatórios abrangentes de análise de mercado. Isso melhora a produtividade e a tomada de decisões.

Serviços financeiros e gestão de riscos

Em finanças, os sistemas RAG agênticos auxiliam em tarefas como análise de risco de crédito e conformidade, recuperando os dados de mercado e documentos regulatórios mais recentes e, em seguida, sintetizando insights para uma tomada de decisão informada. Pesquisas também demonstram aplicações na formação de equipes de gestão de risco de modelo para análise de portfólios.

O que você precisa para implementar a arquitetura RAG agentic?

A arquitetura RAG da Agentic combina métodos avançados de recuperação com raciocínio inteligente e autônomo para fornecer resultados altamente precisos. Mas como as empresas podem transformar seus fluxos de trabalho de dados existentes em um sistema ágil, multietapas e sensível ao contexto? Alcançar essa transformação requer três capacidades principais.

Em primeiro lugar, o acesso a LLMs de ponta e ferramentas de IA generativa é essencial. Esses modelos fornecem a base cognitiva necessária para impulsionar a tomada de decisões inteligentes e o raciocínio detalhado. Em segundo lugar, uma base sólida camada de integração de dados é necessário conectar perfeitamente várias fontes de dados internas e externas - de dados estruturados bancos de dados corporativos para serviços dinâmicos em nuvem e APIs em tempo real. Por fim, o facilitador que falta é uma plataforma poderosa de construção de agentes de IA que ofereça ambientes de desenvolvimento intuitivos, permitindo que usuários não técnicos projetem, implantem e gerenciem agentes de IA sem atrito.

Essa plataforma de agente de IA serve como um hub centralizado que automatiza o tedioso processo de curadoria de dados e orquestração do fluxo de trabalho. Ela agiliza a integração de diferentes fontes de dados, garante a consistência da qualidade dos dados e acelera o ciclo de desenvolvimento, tornando soluções de IA sofisticadas e autônomas acessíveis a organizações de todos os portes.

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Astera O AI Agent Builder foi desenvolvido para empresas que desejam implementar agentes de IA em diversas funções. As organizações podem desenvolver soluções de IA como:

• Agentes RAG que extraem respostas e insights de documentos corporativos, contratos e bases de conhecimento
• Agentes de automação de fluxo de trabalho que interconectam processos entre departamentos para operações tranquilas
• Agentes de suporte ao cliente que entendem e respondem às necessidades do cliente, escalando problemas complexos quando necessário
• Agentes de vendas que geram alcance personalizado, respondem a leads e produzem insights de conta acionáveis
• Agentes de marketing que criam conteúdo de campanha, oferecem sugestões de otimização e analisam dados em torno de métricas-chave
• Agentes de RH que respondem às perguntas dos funcionários sobre políticas, benefícios e procedimentos de integração
• Agentes de TI e helpdesk que resolvem problemas técnicos e automatizam a criação de tickets
• Agentes financeiros e de compras que geram resumos de orçamento, processam informações de fornecedores e lidam com consultas relacionadas a finanças

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