La génération augmentée par récupération (RAG) a évolué bien au-delà de la simple recherche vectorielle. Aujourd'hui, les développeurs ont le choix entre plusieurs architectures avancées, chacune avec des forces distinctes. Self-RAG introduit l'auto-réflexion et la critique au niveau des jetons pour améliorer la qualité des réponses. CRAG (Corrective RAG) ajoute un évaluateur de récupération qui déclenche des recherches web lorsque la récupération locale est insuffisante. GraphRAG exploite les graphes de connaissances pour capturer les relations et soutenir le raisonnement multi-étapes. Agentic RAG va plus loin en intégrant RAG dans une boucle d'agent, permettant une utilisation dynamique des outils et un raffinement itératif. Cette comparaison aide les développeurs à comprendre les compromis en matière de complexité, de latence et de précision. Par exemple, GraphRAG excelle pour les questions globales, tandis qu'Agentic RAG convient aux workflows complexes nécessitant plusieurs étapes. Le choix de la bonne architecture dépend de votre structure de données, de vos modèles de requête et de vos exigences de performance. Ce guide fournit un cadre clair pour prendre cette décision.
Un guide pratique pour comprendre les différences entre Self-RAG, CRAG, GraphRAG et Agentic RAG, afin de choisir la meilleure architecture pour votre cas d'usage.