Agentic RAG: GenAIs nächster Sprung für Präzision und Vertrauen

Der Vorfall, bei dem ein LLM-basierter Chatbot einer großen Fluggesellschaft eine Rabattrichtlinie erfand und das Unternehmen dazu zwang, diese einzuhalten, dient als deutliche Erinnerung an die kritische Notwendigkeit präziser und vertrauenswürdiger generativer KI-Systeme. Solche warnenden Beispiele sind für Entwickler, die generative KI in ihre Abläufe integrieren, gängig geworden. Da immer mehr Unternehmen generative Modelle in Produktionsworkflows, Entscheidungsprozessen und kundenorientierten Anwendungen einsetzen, hat sich Präzision als unverzichtbares Unterscheidungsmerkmal erwiesen. Tatsächlich ist die Sicherstellung der Genauigkeit von größter Bedeutung, da 74 % der IT-Führungskräfte einen anhaltenden Anstieg der Akzeptanz generativer KI erwarten. Ohne sie besteht die Gefahr, dass KI-Ausgaben zu Fehlinformationen, markenschädigenden Ungenauigkeiten oder Entscheidungen werden, die das Benutzervertrauen untergraben. Hochpräzise Ausgaben sind unerlässlich, damit KI-Lösungen Probleme korrekt lösen, eine starke Kapitalrendite liefern und eine konsistente, qualitativ hochwertige Leistung aufrechterhalten können, wodurch sie letztendlich zu einem langfristigen Wettbewerbsvorteil werden.

Ein datenorientierter Optimierungsansatz zur Verbesserung der Präzision ist die Retrieval-Augmented Generation, oder RAG. Diese Technik stützt LLM-Antworten auf aktuelle, relevante Kenntnisse und macht sie in domänenspezifischen Kontexten deutlich genauer. RAG-Systeme sind jedoch nicht ohne Einschränkungen in den Phasen Abruf, Anreicherung und Generierung. Ein Hauptproblem entsteht, wenn die Wissensbasis entweder unvollständig oder veraltet ist, was dazu führt, dass das Modell Informationslücken mit spekulativen Vermutungen füllt. Darüber hinaus kann das Signal-Rausch-Verhältnis problematisch sein; Modelle können Schwierigkeiten haben, genaue Informationen zu extrahieren, wenn sie mit widersprüchlichen oder themenfremden Inhalten konfrontiert werden, was zu inkonsistenten Ausgaben und Benutzerfrustration führt. Lange Konversationen können auch das Kontextfenster des LLM überschreiten, was zu Kontextverschiebung und Wiederholungen führt, die die Ausgabequalität bei mehrstufigen Interaktionen beeinträchtigen. Darüber hinaus können grobe Chunking- und Vektorgrenzen, insbesondere bei Abrufmechanismen wie Approximate Nearest Neighbor (aNN) und K-Nearest Neighbor (kNN), kein umfassendes Bild liefern und bei großen Datensätzen laut und langsam werden, was zu geringerer Trefferquote, erhöhter Latenz und höheren Rechenkosten führt. Schließlich fehlt traditionellen RAG-Methoden eine eingebaute Feedback-Schleife, was bedeutet, dass sie ihre Ausgaben nicht selbst überprüfen oder iterieren können, wodurch Fehler ohne robuste, automatisierte Mechanismen zur Selbstverbesserung propagieren können.

Um diese Herausforderungen zu überwinden, entsteht ein fortschrittlicherer Ansatz: Agentic RAG. Während Techniken wie Reranking und domänenspezifisches Tuning das grundlegende RAG verbessern können, transformiert die Agentic RAG-Architektur statische RAG-Pipelines in adaptive, intelligente Systeme, indem sie einen oder mehrere spezialisierte KI-Agenten mit einem „Richter“-Mechanismus einführt. Dieses Design führt konsequent zu qualitativ hochwertigeren Ausgaben. Im Gegensatz zum konventionellen RAG, das auf Anfragen mit minimaler Anpassung reagiert, ermöglicht Agentic RAG dem LLM, aus mehreren Datenquellen und Tools zu ziehen, was größere Flexibilität und die Fähigkeit bietet, seine Abrufstrategie dynamisch je nach Kontext zu ändern. Durch den Einsatz von Multi-Agenten-Systemen, die zusammenarbeiten, können Organisationen skalierbare KI-Lösungen aufbauen, die eine Vielzahl von Benutzeranfragen bearbeiten können. Diese Agenten sind darauf ausgelegt, frühere Ergebnisse zu iterieren und die Systemgenauigkeit im Laufe der Zeit kontinuierlich zu verbessern. Darüber hinaus reichen ihre Fähigkeiten über Text hinaus, da fortschrittliche multimodale Modelle es ihnen ermöglichen, Bilder, Audio und andere Datentypen zu verarbeiten. Zum Beispiel haben interne Evaluierungen von Anthropic gezeigt, dass ein Multi-Agenten-System mit Claude Opus 4 als Hauptagent und Claude Sonnet 4 als Subagenten einen einzelnen Claude Opus 4 um beeindruckende 90,2 % übertraf. Ähnlich zeigte die Forschung am RAGentA-Framework eine Steigerung der Antworttreue um 10,72 % gegenüber den Standard-RAG-Baselines. Das RAGentA-Framework arbeitet mit einem hybriden Retriever, der relevante Dokumente auswählt, gefolgt von einem Agenten, der eine erste Antwort generiert, einem weiteren, der Frage-Dokument-Antwort-Tripel filtert, einem dritten, der eine endgültige Antwort mit Inline-Zitaten erstellt, und einem vierten, der auf Vollständigkeit prüft, optional Abfragen neu formuliert und Antworten zusammenführt.

Ein hochwirksames Multi-Agenten-Designmuster, das häufig in Agentic RAG verwendet wird, ist das Blackboard-Muster. Dieses Muster ist ideal für die Lösung komplexer Probleme, die inkrementelle Lösungen erfordern, bei denen verschiedene Agenten asynchron über eine gemeinsame Wissensbasis, metaphorisch als „Blackboard“ bekannt, zusammenarbeiten. Ähnlich wie Kollegen in einem dynamischen digitalen Arbeitsbereich trägt jeder Agent eine spezifische Fähigkeit bei: Einige spezialisieren sich auf Informationsabruf, andere analysieren Muster, und einige überprüfen die Ergebnisse vor der Verbreitung. Sie posten, verfeinern und verwenden Erkenntnisse autonom und asynchron auf der gemeinsamen Tafel. Der Prozess umfasst typischerweise eine Initialisierungsphase, in der das Board mit anfänglichen Daten bestückt wird, gefolgt von der Agentenaktivierung, da die Agenten das Board überwachen und ihr Fachwissen beisteuern, wenn es dem aktuellen Zustand entspricht. Dies führt zu einer iterativen Verfeinerung, bei der die Agenten das Board inkrementell aktualisieren, bis eine Lösung entsteht. In einem medizinischen Diagnoseszenario könnten beispielsweise verschiedene Agenten auf unterschiedliche Bereiche von Patienten- und klinischen Daten zugreifen, wie Symptome, Laborergebnisse und Krankengeschichte. Wenn ein Benutzer Symptome eingibt, ruft der entsprechende Agent relevante Diagnosemöglichkeiten ab und postet sie auf das gemeinsame Blackboard. Wenn eine Diagnose Gestalt annimmt, wird sie an alle Agenten zurückgesendet, wodurch eine Feedback-Schleife entsteht, in der jeder Agent aus dem Ergebnis lernt und seine Argumentation im Laufe der Zeit anpasst, wodurch die Präzision bei zukünftigen Diagnosen verbessert wird.

Agentic RAG erhöht die Ausgabequalität und Faktenbasiertheit erheblich, indem es eine statische Pipeline in ein kollaboratives System spezialisierter „Microservices“ umwandelt, die in Echtzeit argumentieren, bewerten und sich anpassen. Erstens fungiert die Abfrageplanung und -zerlegung, die von einem dedizierten Planungsagenten verwaltet wird, wie ein Anforderungsrouter in einer Microservices-Architektur. Dieser Agent zerlegt komplexe Abfragen in kleinere, genau definierte Aufgaben, verhindert vage oder übermäßig breite Abrufe und stellt sicher, dass die richtigen Fakten frühzeitig und präzise ermittelt werden, wodurch die Effizienz der RAG-Pipeline verbessert wird. Zweitens ermöglicht eine adaptive hybride Abrufstrategie, ähnlich einem Lastverteiler für den Wissensabruf, einem Abrufagenten, die optimale Abrufmethode zu wählen – sei es termbasiert, graphenbasiert, vektordatenbankgesteuert oder API-Aufrufe – zugeschnitten auf jede Unteraufgabe. Drittens fungiert die Evidenzbewertung und -verifizierung, die von einem Richter-Agenten durchgeführt wird, als Qualitätskontrolle, die abgerufene Informationen auf faktische Relevanz und interne Konsistenz bewertet, bevor sie in die Generierungsphase gelangen, wodurch Rauschen effektiv herausgefiltert wird. Viertens beinhaltet die selbstreflektierende Überprüfung, dass ein Revisionsagent den gesamten Fluss des Prozesses überprüft und die Relevanz der Eingabeabfrage zur Antwort validiert. Dieser Mechanismus kann auch extern sein und vom Output des Hauptagenten abhängen. Schließlich fungieren Langzeitgedächtnis und strukturierter Abruf, die von Gedächtnisagenten verwaltet werden, als Cache-Schicht, die gefilterte Erkenntnisse und Benutzerpräferenzen aus früheren Interaktionen speichert und strukturierte Abruf-Augmentierung nutzt, um bei Bedarf Kontext bereitzustellen. Damit diese Agenten jedoch Präzision in großem Maßstab liefern können, benötigen sie ständigen Zugriff auf Daten, Tools und die Fähigkeit, Informationen systemübergreifend zu teilen, wobei ihre Ausgaben für mehrere Dienste leicht verfügbar sein müssen – eine Herausforderung, die die komplexe Infrastruktur und die Dateninteroperabilitätsprobleme, die mit fortschrittlichen KI-Bereitstellungen verbunden sind, unterstreicht.