「RAGは死んだ」というナラティブは時期尚早です。この分析では、基本的なNaive RAG（単純な検索と生成）から、自律エージェントが検索、推論、ツール使用を調整する高度なAgentic RAGへの進化をマッピングします。主要なアーキテクチャの違い、レイテンシ、精度、複雑さのトレードオフ、およびユースケース要件に基づいて適切なRAGバリアントを選択するための決定フレームワークを提供します。本番LLMアプリケーションを構築するエンジニアリングチームにとって、この進化は重要です。Agentic RAGはマルチステップクエリと動的知識ニーズの優れた処理を提供しますが、運用コストは高くなります。この記事は、RAGの成熟度を評価し、システムアップグレードを計画するアーキテクトのための実用的なリファレンスとして機能します。
「RAGは死んだ」という主張を否定し、Naive RAGからAgentic RAGへの進化を追跡し、実用的な選択ガイドを提供します。RAGは本番LLMシステムに不可欠であり、これらの段階を理解することで適切なアーキテクチャ選択が可能になります。