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Agentic RAG

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Agentic RAG

Diese Lektion bietet einen umfassenden Überblick über Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG), ein aufkommendes KI-Paradigma, bei dem große Sprachmodelle (LLMs) eigenständig ihre nächsten Schritte planen, während sie Informationen aus externen Quellen abrufen. Im Gegensatz zu statischen Mustern des Abrufens und Lesens umfasst Agentic RAG iterative Aufrufe des LLM, unterbrochen von Werkzeug- oder Funktionsaufrufen und strukturierten Ausgaben. Das System bewertet Ergebnisse, verfeinert Abfragen, ruft bei Bedarf zusätzliche Werkzeuge auf und setzt diesen Zyklus fort, bis eine zufriedenstellende Lösung erreicht ist.

Einführung

Diese Lektion behandelt:

Lernziele

Nach Abschluss dieser Lektion werden Sie wissen, wie man:

Was ist Agentic RAG?

Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) ist ein aufkommendes KI-Paradigma, bei dem große Sprachmodelle (LLMs) eigenständig ihre nächsten Schritte planen, während sie Informationen aus externen Quellen abrufen. Im Gegensatz zu statischen Mustern des Abrufens und Lesens umfasst Agentic RAG iterative Aufrufe des LLM, unterbrochen von Werkzeug- oder Funktionsaufrufen und strukturierten Ausgaben. Das System bewertet Ergebnisse, verfeinert Abfragen, ruft bei Bedarf zusätzliche Werkzeuge auf und setzt diesen Zyklus fort, bis eine zufriedenstellende Lösung erreicht ist. Dieser iterative „Maker-Checker“-Stil verbessert die Korrektheit, behandelt fehlerhafte Abfragen und sorgt für qualitativ hochwertige Ergebnisse.

Das System übernimmt aktiv seinen Denkprozess, indem es fehlgeschlagene Abfragen umschreibt, verschiedene Abrufmethoden wählt und mehrere Werkzeuge integriert – wie z. B. Vektorsuche in Azure AI Search, SQL-Datenbanken oder benutzerdefinierte APIs – bevor es seine Antwort finalisiert. Die herausragende Eigenschaft eines agentischen Systems ist seine Fähigkeit, seinen Denkprozess zu steuern. Traditionelle RAG-Implementierungen verlassen sich auf vordefinierte Pfade, während ein agentisches System die Abfolge der Schritte basierend auf der Qualität der gefundenen Informationen autonom bestimmt.

Definition von Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG)

Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) ist ein aufkommendes Paradigma in der KI-Entwicklung, bei dem LLMs nicht nur Informationen aus externen Datenquellen abrufen, sondern auch eigenständig ihre nächsten Schritte planen. Im Gegensatz zu statischen Mustern des Abrufens und Lesens oder sorgfältig geskripteten Prompt-Sequenzen umfasst Agentic RAG einen Zyklus iterativer LLM-Aufrufe, unterbrochen von Werkzeug- oder Funktionsaufrufen und strukturierten Ausgaben. In jedem Schritt bewertet das System die erhaltenen Ergebnisse, entscheidet, ob es Abfragen verfeinern muss, ruft bei Bedarf zusätzliche Werkzeuge auf und setzt diesen Zyklus fort, bis eine zufriedenstellende Lösung erreicht ist.

Dieser iterative „Maker-Checker“-Stil ist darauf ausgelegt, die Korrektheit zu verbessern, fehlerhafte Abfragen an strukturierte Datenbanken (z. B. NL2SQL) zu behandeln und ausgewogene, qualitativ hochwertige Ergebnisse sicherzustellen. Anstatt sich ausschließlich auf sorgfältig entwickelte Prompt-Ketten zu verlassen, übernimmt das System aktiv seinen Denkprozess. Es kann fehlgeschlagene Abfragen umschreiben, verschiedene Abrufmethoden wählen und mehrere Werkzeuge integrieren – wie z. B. Vektorsuche in Azure AI Search, SQL-Datenbanken oder benutzerdefinierte APIs – bevor es seine Antwort finalisiert. Dies macht komplexe Orchestrierungs-Frameworks überflüssig. Stattdessen kann eine relativ einfache Schleife aus „LLM-Aufruf → Werkzeugnutzung → LLM-Aufruf → …“ zu anspruchsvollen und fundierten Ergebnissen führen.

Agentic RAG Core Loop

Den Denkprozess übernehmen

Die herausragende Eigenschaft, die ein System „agentisch“ macht, ist seine Fähigkeit, seinen Denkprozess zu steuern. Traditionelle RAG-Implementierungen hängen oft davon ab, dass Menschen einen Pfad für das Modell vordefinieren: eine Gedankenkette, die festlegt, was wann abgerufen werden soll.
Ein wirklich agentisches System entscheidet jedoch intern, wie es das Problem angeht. Es führt nicht einfach ein Skript aus, sondern bestimmt autonom die Abfolge der Schritte basierend auf der Qualität der gefundenen Informationen.
Beispielsweise, wenn es darum geht, eine Produktstartstrategie zu entwickeln, verlässt sich das agentische Modell nicht ausschließlich auf einen Prompt, der den gesamten Forschungs- und Entscheidungsworkflow vorgibt. Stattdessen entscheidet das Modell eigenständig:

  1. Aktuelle Markttrendberichte mit Bing Web Grounding abzurufen.
  2. Relevante Wettbewerbsdaten mit Azure AI Search zu identifizieren.
  3. Historische interne Verkaufsmetriken mit Azure SQL Database zu korrelieren.
  4. Die Erkenntnisse in eine kohärente Strategie zu synthetisieren, orchestriert über Azure OpenAI Service.
  5. Die Strategie auf Lücken oder Inkonsistenzen zu bewerten und bei Bedarf eine weitere Runde des Abrufs einzuleiten.

All diese Schritte – Abfragen verfeinern, Quellen auswählen, iterieren, bis die Antwort „zufriedenstellend“ ist – werden vom Modell entschieden, nicht von einem Menschen vordefiniert.

Iterative Schleifen, Werkzeugintegration und Gedächtnis

Tool Integration Architecture

Ein agentisches System basiert auf einem iterativen Interaktionsmuster:

Mit der Zeit entsteht so ein Gefühl des fortschreitenden Verständnisses, das es dem Modell ermöglicht, komplexe, mehrstufige Aufgaben zu bewältigen, ohne dass ein Mensch ständig eingreifen oder den Prompt umgestalten muss.

Fehlermodi und Selbstkorrektur behandeln

Die Autonomie von Agentic RAG umfasst auch robuste Selbstkorrekturmechanismen. Wenn das System auf Sackgassen stößt – wie das Abrufen irrelevanter Dokumente oder das Auftreten fehlerhafter Abfragen – kann es:

Dieser iterative und dynamische Ansatz ermöglicht es dem Modell, sich kontinuierlich zu verbessern, sodass es nicht nur ein Einweg-System ist, sondern eines, das aus seinen Fehlern während einer Sitzung lernt.

Self Correction Mechanism

Grenzen der Eigenständigkeit

Trotz seiner Autonomie innerhalb einer Aufgabe ist Agentic RAG nicht mit einer Allgemeinen Künstlichen Intelligenz vergleichbar. Seine „agentischen“ Fähigkeiten sind auf die von menschlichen Entwicklern bereitgestellten Werkzeuge, Datenquellen und Richtlinien beschränkt. Es kann keine eigenen Werkzeuge erfinden oder die festgelegten Domänengrenzen überschreiten. Vielmehr glänzt es darin, die vorhandenen Ressourcen dynamisch zu orchestrieren.
Wesentliche Unterschiede zu fortgeschritteneren KI-Formen umfassen:

  1. Domänenspezifische Autonomie: Agentic RAG-Systeme konzentrieren sich darauf, benutzerdefinierte Ziele innerhalb einer bekannten Domäne zu erreichen, indem sie Strategien wie Abfrageumschreibung oder Werkzeugauswahl anwenden, um Ergebnisse zu verbessern.
  2. Infrastrukturabhängigkeit: Die Fähigkeiten des Systems hängen von den von Entwicklern integrierten Werkzeugen und Daten ab. Es kann diese Grenzen ohne menschliches Eingreifen nicht überschreiten.
  3. Einhaltung von Leitplanken: Ethische Richtlinien, Compliance-Regeln und Geschäftspolitiken bleiben von großer Bedeutung. Die Freiheit des Agenten ist immer durch Sicherheitsmaßnahmen und Aufsichtsmechanismen eingeschränkt (hoffentlich?).

Praktische Anwendungsfälle und Nutzen

Agentic RAG glänzt in Szenarien, die iterative Verfeinerung und Präzision erfordern:

  1. Korrektheitsorientierte Umgebungen: Bei Compliance-Prüfungen, regulatorischen Analysen oder juristischen Recherchen kann das agentische Modell wiederholt Fakten überprüfen, mehrere Quellen konsultieren und Abfragen umschreiben, bis es eine gründlich geprüfte Antwort liefert.
  2. Komplexe Datenbankinteraktionen: Beim Umgang mit strukturierten Daten, bei denen Abfragen häufig fehlschlagen oder angepasst werden müssen, kann das System seine Abfragen autonom mit Azure SQL oder Microsoft Fabric OneLake verfeinern, um sicherzustellen, dass der endgültige Abruf den Absichten des Nutzers entspricht.
  3. Erweiterte Workflows: Länger laufende Sitzungen können sich entwickeln, wenn neue Informationen auftauchen. Agentic RAG kann kontinuierlich neue Daten einbeziehen und Strategien anpassen, während es mehr über den Problemraum lernt.

Governance, Transparenz und Vertrauen

Da diese Systeme in ihrer Entscheidungsfindung immer autonomer werden, sind Governance und Transparenz entscheidend:

Werkzeuge, die eine klare Aufzeichnung der Aktionen bereitstellen, sind essenziell. Ohne sie kann das Debuggen eines mehrstufigen Prozesses sehr schwierig sein. Sehen Sie sich das folgende Beispiel von Literal AI (dem Unternehmen hinter Chainlit) für einen Agentenlauf an:

AgentRunExample

AgentRunExample2

Fazit

Agentic RAG stellt eine natürliche Weiterentwicklung dar, wie KI-Systeme komplexe, datenintensive Aufgaben bewältigen. Durch die Einführung eines iterativen Interaktionsmusters, die autonome Auswahl von Werkzeugen und die Verfeinerung von Abfragen bis zur Erzielung eines qualitativ hochwertigen Ergebnisses geht das System über statisches Prompt-Following hinaus und wird zu einem adaptiveren, kontextbewussten Entscheidungsträger. Obwohl es weiterhin durch menschlich definierte Infrastrukturen und ethische Richtlinien begrenzt ist, ermöglichen diese agentischen Fähigkeiten reichhaltigere, dynamischere und letztlich nützlichere KI-Interaktionen für Unternehmen und Endnutzer.

Haben Sie weitere Fragen zu Agentic RAG?

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Zusätzliche Ressourcen

- Implementieren Sie Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Azure OpenAI Service: Erfahren Sie, wie Sie Ihre eigenen Daten mit dem Azure OpenAI Service nutzen können. Dieses Microsoft Learn-Modul bietet eine umfassende Anleitung zur Implementierung von RAG.

Akademische Arbeiten

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Tool Use Design Pattern

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Vertrauenswürdige KI-Agenten entwickeln

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