Agentic RAG : Guide complet de la génération augmentée par la récupération intelligente

Agentic RAG est un système d'IA avancé qui intègre la prise de décision autonome à la génération augmentée par la récupération. Contrairement aux systèmes statiques, il affine dynamiquement les recherches et les réponses, fournissant des résultats précis et contextuels. Par exemple, pour le support client, il peut faire remonter les problèmes de manière autonome, récupérer les données pertinentes et fournir des solutions complètes en une seule interaction. Des plateformes comme Laténode Simplifiez la mise en œuvre de ces flux de travail grâce à des outils visuels, permettant aux équipes de créer et de maintenir des systèmes intelligents sans codage complexe. Cette approche transforme des tâches telles que le traitement de documents, le support des connaissances et l'automatisation de l'entreprise en processus efficaces et adaptables.

Agentic RAG expliqué

Comparaison des systèmes Agentic RAG et RAG standard

Les systèmes RAG traditionnels suivent un processus de récupération simple, tandis que systèmes RAG agentiques introduire la prise de décision autonome pour améliorer la flexibilité et l’adaptabilité.

Principales différences d'architecture et de capacités

La distinction entre les systèmes RAG standard et agentiques réside dans leur approche de la recherche d'informations. Les systèmes RAG standard reposent sur un flux de travail linéaire : ils reçoivent une requête, récupèrent les documents pertinents et génèrent une réponse. Efficace pour les requêtes simples, cette approche statique est plus difficile à gérer avec des questions complexes ou comportant plusieurs étapes. Elle ne peut pas ajuster sa stratégie en cours de processus ni reconnaître si la recherche initiale manque un contexte critique.

En revanche, systèmes RAG agentiques intègrent des agents autonomes capables de prendre des décisions en temps réel. Ces systèmes évaluent la qualité des résultats initiaux et peuvent reformuler les requêtes ou lancer des recherches supplémentaires si nécessaire. Cette architecture dynamique introduit des couches décisionnelles qui évaluent le contexte, analysent la qualité de l'information et adaptent les stratégies de recherche en conséquence.

Les systèmes agentiques se distinguent également par leur capacité à affiner les réponses de manière itérative. Au lieu de se fier uniquement à la première tentative de récupération, ils évaluent en permanence les lacunes d'information et effectuent des cycles de récupération supplémentaires pour améliorer la précision et la profondeur des réponses. Ce processus itératif permet d'obtenir des réponses plus complètes, notamment pour les requêtes complexes ou nuancées.

Tableau comparatif : RAG standard et RAG agentique

Fonctionnalité	RAG standard	Agentic RAG
La prise de décision	Flux de travail fixe et linéaire	Décisions adaptatives et contextuelles
Stratégie de récupération	Récupération en un seul passage	Récupération adaptative multi-passes
Gestion des requêtes	Traitement des requêtes directes	Affine et reformule les requêtes
Correction d'erreur	Pas d'autocorrection	Auto-évaluation itérative
Capacité d'apprentissage	Modèles statiques	Adapte continuellement ses stratégies
Qualité de la réponse	S'appuie sur la récupération initiale	S'améliore grâce à un raffinement itératif
Gestion de la complexité	Limité aux requêtes simples	Gère les questions complexes en plusieurs étapes
Efficacité des ressources	Besoins de calcul réduits	Des exigences de traitement plus élevées
Mise en œuvre	Configuration simple	Nécessite une orchestration d'agent
Entretien	Optimisation manuelle	Comportement d'auto-optimisation

Ces différences soulignent l'approche proactive et adaptative des systèmes RAG agentiques pour la recherche d'informations. Par exemple, face à des questions à plusieurs volets ou à des scénarios nécessitant une expertise spécifique, les systèmes RAG standard fournissent souvent des réponses incomplètes dès leur recherche initiale. Les systèmes agentiques, quant à eux, reconnaissent ces limites et étendent dynamiquement leur recherche, croisent les données et synthétisent des réponses plus complètes.

Ce changement d’architecture reflète une évolution vers une collecte d’informations plus stratégique et plus humaine, ouvrant la voie à une exploration plus approfondie de la manière dont les systèmes RAG agentiques s’intègrent dans les flux de travail et relèvent les défis du monde réel.

Composants et architecture des systèmes Agentic RAG

Les systèmes RAG agentiques reposent sur une architecture complexe où différents composants spécialisés fonctionnent de concert pour permettre la récupération d'informations et la génération de réponses autonomes. Chaque composant joue un rôle distinct, contribuant à la capacité du système à traiter l'information de manière dynamique et efficace.

Composants principaux d'Agentic RAG

Plusieurs composants essentiels constituent l’épine dorsale des systèmes RAG agentiques, favorisant leur capacité à prendre des décisions et à traiter les informations de manière flexible :

Agents de routeur Ils agissent comme les navigateurs du système, analysant les requêtes entrantes afin de déterminer la meilleure stratégie de récupération. Ces agents évaluent la complexité d'une requête, identifient le type d'informations requises et orientent la demande vers les sources de connaissances appropriées. Par exemple, ils peuvent distinguer les questions factuelles simples des requêtes à plusieurs parties nécessitant un traitement plus complexe.
Agents de planification Ils jouent le rôle de coordinateurs stratégiques. Ils décomposent les requêtes complexes en tâches plus petites et plus faciles à gérer, élaborent des plans d'exécution et supervisent la séquence d'actions nécessaires pour générer des réponses précises. De plus, ils suivent les progrès et ajustent les stratégies lorsque l'approche initiale ne donne pas de résultats satisfaisants.
Dépôts vectoriels Stocker des intégrations représentant des documents, des ensembles de données et des informations contextuelles dans un format multidimensionnel. Contrairement aux bases de données traditionnelles, ces référentiels permettent des recherches basées sur la signification sémantique, permettant au système de localiser des informations pertinentes même en l'absence de mots-clés précis.
Grands modèles de langage (LLM) Renforcer la capacité du système à générer des réponses claires et contextuellement adaptées. Dans les systèmes agentiques, les LLM collaborent avec d'autres agents pour affiner les requêtes, évaluer la qualité du contenu et garantir l'adéquation des réponses aux intentions de l'utilisateur.
Systèmes de mémoire Améliorez la capacité du système à gérer les interactions multi-tours en stockant l'historique des conversations. Cela permet des échanges plus fluides et garantit la mémorisation des préférences des utilisateurs, améliorant ainsi les interactions futures.
Modules d'évaluation Évaluer en continu les données récupérées et les réponses générées. En fournissant un retour d'information en temps réel, ces modules affinent les stratégies et soutiennent l'amélioration continue du système.

Comment les composants fonctionnent ensemble

Ces composants s'associent pour créer un système dynamique capable d'analyser la complexité des requêtes et d'orchestrer les étapes de récupération de manière autonome. Le processus commence par l'agent routeur, qui active les agents de planification afin d'élaborer des stratégies adaptées aux exigences de la requête. Ces stratégies prennent en compte des facteurs tels que l'étendue des informations requises et les domaines nécessitant une exploration plus approfondie.

Les agents de planification se coordonnent ensuite avec les référentiels vectoriels pour effectuer des recherches sémantiques dans les bases de connaissances pertinentes, collectant les documents et les données correspondant à la requête. Les systèmes de mémoire contribuent en fournissant le contexte des interactions antérieures et en fournissant des informations basées sur des récupérations passées réussies. Simultanément, des modules d'évaluation évaluent la qualité du contenu récupéré, garantissant ainsi que le système affine son approche de manière itérative.

Tout au long de ce processus, les LLM jouent un rôle essentiel en affinant les requêtes, en contribuant à l'évaluation du contenu et en synthétisant les informations en réponses cohérentes répondant à la demande initiale. Le système de mémoire enregistre les principaux enseignements de chaque interaction, permettant au système RAG agentique d'améliorer sa prise de décision et de s'adapter à l'évolution des défis.

Cette intégration harmonieuse des composants crée une base pour des flux de travail intelligents et autonomes, un principe central de l'approche innovante de Latenode.

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Flux de travail et automatisation Agentic RAG

Les workflows RAG agentiques représentent une évolution majeure du fonctionnement des systèmes de recherche d'information. Au lieu de s'appuyer sur des processus fixes et linéaires, ces workflows font appel à des agents autonomes pour prendre des décisions, décomposer des requêtes complexes et gérer des tâches en plusieurs étapes en temps réel. Cette approche dynamique allie planification stratégique et prise de décision instantanée, créant ainsi un système plus agile et intelligent.

Comment fonctionnent les workflows agentiques

Au cœur des flux de travail RAG agentiques se trouve décomposition de la requêteFace à une demande complexe, le système la divise intelligemment en tâches plus petites et plus faciles à gérer. Les agents de planification gèrent cette décomposition, permettant au système de résoudre des problèmes complexes que les systèmes de récupération traditionnels peinent à gérer.

Vient ensuite sélection d'outils en temps réel, où les agents choisissent les outils de récupération les plus adaptés à chaque sous-tâche. Au lieu d'adopter une méthode unique, les agents évaluent les exigences spécifiques de chaque tâche et sélectionnent les outils offrant les meilleurs résultats.

L'intelligence du système transparaît dans son utilisation de raisonnement itératifLes agents affinent les requêtes, relancent les recherches et effectuent un raisonnement en plusieurs étapes pour recueillir des informations détaillées et précises. Si les résultats initiaux sont insuffisants, les agents ajustent leur approche en affinant les paramètres de recherche ou en explorant d'autres sources de données. Cette adaptabilité rend cette approche particulièrement efficace pour traiter les requêtes ambiguës ou à plusieurs niveaux.

Boucles de rétroaction et mémoire persistante Améliorez encore les capacités du système. Les modules d'évaluation identifient les points à améliorer lorsque les résultats sont sous-optimaux, tandis que les systèmes de mémoire conservent le contexte entre les interactions. Cela permet aux agents d'apprendre de leurs expériences passées, d'améliorer leurs réponses au fil du temps et de fournir une assistance plus personnalisée.

Selon des recherches récentes, les systèmes RAG agentsiques peuvent améliorer la précision de la récupération et de la réponse jusqu'à 45 % par rapport aux systèmes traditionnels [2]Cette amélioration découle de leur capacité à affiner les processus, à s’adapter aux nouvelles informations et à apprendre sans nécessiter d’ajustements manuels.

Exemples d'Agentic RAG en action

Les flux de travail Agentic RAG transforment les tâches complexes en processus rationalisés et automatisés, ce qui les rend inestimables dans diverses applications d'entreprise.

Traitement intelligent des documents est un domaine dans lequel Agentic RAG excelle. En entreprise, ces systèmes traitent les données non structurées en analysant le contenu des documents et en sélectionnant les meilleurs outils d'extraction. Par exemple, les agents peuvent utiliser des outils OCR pour les documents numérisés, le traitement du langage naturel pour l'analyse de texte ou des analyseurs spécialisés pour les données structurées. Ils peuvent même croiser les informations de plusieurs documents, générant des résumés qui mettent en évidence les points clés et signalent les incohérences. Le système ajuste ses méthodes en fonction de la complexité des documents traités.

Systèmes de soutien aux connaissances Démontrer comment les RAG agentiques fournissent une assistance contextuelle sur le lieu de travail. Ces systèmes analysent les requêtes des employés, déterminent leurs intentions et extraient les informations pertinentes des bases de données internes. Par exemple, lorsqu'un employé pose une question politique complexe ou demande de l'aide pour un dépannage technique, le système décompose la requête en éléments plus petits, récupère les données des sources appropriées et compile une réponse complète. Au fil du temps, il tire les leçons des interactions réussies, améliorant ainsi sa capacité à anticiper les besoins et à fournir des réponses précises.

Flux de travail d'automatisation d'entreprise sont un autre domaine où Agentic RAG s'avère précieux. Prenons l'exemple de l'intégration des clients : les agents peuvent traiter les demandes, vérifier la conformité aux exigences, comparer les informations aux bases de données réglementaires et créer des parcours d'intégration personnalisés. Le système adapte son approche en fonction de facteurs tels que le type de client, sa localisation et la réglementation en vigueur, garantissant ainsi l'efficacité et la conformité de chaque processus.

Traditionnellement, la création de systèmes RAG agentiques implique des architectures multi-agents complexes et des modèles décisionnels complexes. Cependant, des plateformes comme Latenode simplifient ce processus. Grâce à ses workflows visuels, Latenode intègre des principes agentiques tels que le branchement intelligent, la logique conditionnelle et l'automatisation adaptative. Cela permet aux équipes de mettre en œuvre des systèmes RAG agentiques plus rapidement et de les maintenir plus facilement qu'avec des solutions sur mesure.

Étape importante en matière de renseignement : un système Agentic RAG a amélioré sa précision de 60 % de manière autonome grâce à un apprentissage itératif et à une adaptation [3].

LaténodeL'approche de l'automatisation de type RAG agentique

Les systèmes traditionnels de génération augmentée (RAG) de récupération agentique exigent souvent un codage complexe et une expertise technique. Latenode simplifie ce processus en proposant une plateforme visuelle permettant des flux de travail autonomes et intelligents, sans programmation complexe.

Fonctionnalités de Latenode pour Agentic RAG

Latenode intègre les principes du RAG agentique dans un environnement convivial grâce à son générateur de workflows visuel. Au lieu de s'appuyer sur du code personnalisé, les utilisateurs peuvent utiliser des composants glisser-déposer pour créer des workflows qui démontrent une prise de décision autonome et une grande adaptabilité.

Une caractéristique remarquable est son blocs logiques conditionnels, qui constituent la base d'une prise de décision intelligente. Ces blocs permettent aux workflows d'analyser les données, les saisies utilisateur ou les signaux externes à tout moment, permettant ainsi des ajustements dynamiques. Par exemple, un workflow pourrait évaluer si les données récupérées répondent à certaines normes de qualité, puis décider de réinterroger différentes sources, de transmettre le problème à un humain ou de suivre un autre chemin de traitement.

Branchement intelligent L'adaptabilité est encore améliorée en permettant aux workflows d'évaluer la complexité des requêtes et de les orienter vers des chemins contextuels. Imaginez un scénario de support client : un workflow pourrait commencer par récupérer des informations de base, mais, si les résultats sont inadéquats, il pourrait automatiquement passer à des méthodes de récupération plus avancées ou à des appels d'API externes.

et plus de 300 intégrations d'applicationsLatenode connecte les workflows à un large éventail de sources de données et d'outils métier. Cela permet aux workflows de choisir dynamiquement les meilleurs chemins de récupération en fonction des besoins en temps réel, qu'il s'agisse d'accéder à des bases de données internes, à des API externes ou à des référentiels de connaissances spécialisés.

Déclencheurs contextuels Ils jouent un rôle clé dans le suivi de facteurs tels que la qualité des données, la satisfaction des utilisateurs et les performances du système. Ces déclencheurs permettent aux flux de travail de s'ajuster en temps réel, créant ainsi les boucles de rétroaction et la mémoire persistante essentielles aux systèmes autonomes.

En outre, Intégration native de l'IA Intègre des fonctionnalités avancées de modélisation linguistique directement dans les workflows. Les équipes peuvent intégrer facilement des modèles comme OpenAI, Claude, ou GEMINI, en utilisant des invites structurées pour générer des réponses sophistiquées qui s'adaptent au contexte récupéré et aux exigences de l'utilisateur.

Avantages de Latenode pour les workflows Agentic RAG

Latenode répond aux principaux défis du déploiement de systèmes RAG agentiques, notamment la complexité technique, les longs délais de développement et les exigences de maintenance élevées.

Exigences techniques simplifiées Éliminez le besoin d'orchestrer plusieurs agents, de gérer des erreurs complexes ou d'écrire du code personnalisé volumineux. Latenode rationalise ces processus grâce à une logique visuelle et des composants réutilisables, réduisant ainsi le risque d'erreurs et simplifiant considérablement le dépannage et les mises à jour.

Les recherches montrent que les plateformes low-code peuvent réduire le temps de développement jusqu'à 70 %, réduire les coûts de maintenance et permettre une collaboration plus large entre les utilisateurs professionnels et les experts en la matière. [1].

Une mise en œuvre plus rapide et une accessibilité plus large Donnez aux équipes les moyens de concevoir, prototyper et déployer des workflows intelligents en une fraction du temps nécessaire avec les méthodes de codage traditionnelles. Ce qui nécessitait autrefois des mois de développement peut désormais être réalisé en quelques jours, voire quelques semaines. De plus, les analystes commerciaux, les chefs de produit et les experts métier peuvent contribuer activement à la conception des workflows, éliminant ainsi la dépendance à des compétences techniques spécialisées.

Maintenance et mises à jour simplifiées constituent un autre avantage majeur. L'éditeur visuel de Latenode offre une vue graphique claire de tous les points de décision et flux de données, facilitant ainsi le suivi de la logique, l'audit des processus et l'identification des inefficacités. Les mises à jour peuvent être effectuées visuellement, permettant des itérations rapides à mesure que les besoins évoluent.

Mise à l'échelle rentable Le modèle de tarification à l'usage de Latenode facilite cette transition, qui facture en fonction de l'exécution réelle plutôt que par tâche ou par utilisateur. Cette approche permet aux organisations d'expérimenter et de développer à moindre coût les workflows RAG agentiques à mesure que leur valeur se révèle.

La transparence et le contrôle sont également au cœur de la conception de Latenode. Chaque étape, décision et transformation de données d'un workflow est documentée visuellement, simplifiant ainsi l'analyse, la conformité et les efforts d'amélioration continue. Cette clarté garantit que même les comportements agents les plus sophistiqués restent compréhensibles et gérables.

Pour les équipes souhaitant implémenter des fonctionnalités RAG agentiques sans obstacles techniques, Latenode offre une solution pratique et efficace. Sa plateforme visuelle offre une prise de décision autonome, une intelligence contextuelle et une automatisation adaptative, rendant les workflows agentiques avancés accessibles aux utilisateurs de tous horizons techniques. Cette approche simplifie non seulement le déploiement, mais garantit également une flexibilité et une facilité d'utilisation à long terme.

Mise en œuvre et avenir d'Agentic RAG

Des enquêtes suggèrent que d’ici 2025, la plupart des équipes d’IA adopteront le RAG agentique comme composant essentiel de leurs flux de travail.

Premiers pas avec le développement Agentic RAG

Développer des workflows RAG agentiques nécessite une planification minutieuse et un équilibre entre complexité technique et application pratique. La meilleure façon de commencer est de se concentrer sur des cas d'utilisation clairs et précis, puis de développer progressivement les capacités du système.

Commencez par définir des scénarios de récupération Adapté aux besoins de votre entreprise. Identifiez les processus où la prise de décision autonome peut faire la différence. Par exemple, dans le support client, un RAG agentique peut personnaliser les réponses : des requêtes simples peuvent être extraites d'une base de données FAQ, tandis que des problèmes plus complexes peuvent déclencher des recherches dans la documentation, les tickets d'assistance ou les bases de connaissances spécialisées.

Ensuite, choisir des sources de données structurées et de haute qualité Pour faciliter les tâches de récupération. Au lieu de submerger le système avec toutes les sources de données disponibles, commencez par trois à cinq bases de connaissances bien organisées. Cette approche permet au système de déterminer précisément les sources à interroger en fonction du contexte de la requête.

Commencez avec règles conditionnelles simples et évoluer vers une logique plus complexe au fil du temps. Par exemple, un workflow initial peut utiliser des règles simples de type « si-alors » : si une requête mentionne des termes techniques, recherchez la documentation technique ; si elle concerne la facturation, accédez aux systèmes financiers. À mesure que votre système évolue, vous pouvez mettre en œuvre des processus décisionnels plus avancés évaluant simultanément plusieurs facteurs.

Des outils comme Latenode simplifient ce processus en offrant une plateforme visuelle pour la création de workflows RAG agentiques. Avec Latenode, les équipes peuvent prototyper des workflows à l'aide de blocs logiques conditionnels et de chemins de branchement sans avoir à écrire de code d'orchestration complexe. Une configuration typique peut commencer par un Requête HTTP qui déclenche OpenAI GPT-4 appels de modèles, enregistre les résultats dans Google Sheetset se ramifie en différents chemins de récupération en fonction de l'analyse des requêtes.

Pour assurer le succès, surveiller des indicateurs tels que la précision des décisions, la pertinence de la récupération et la satisfaction des utilisateurset affiner le système en fonction des performances réelles. Les outils de développement visuel de Latenode facilitent l'itération et l'amélioration des flux de travail au fil du temps.

Enfin, des évoluer progressivement en ajoutant de nouvelles sources de données, des couches de prise de décision et des capacités autonomes à mesure que le système démontre sa fiabilité et son efficacité.

Une fois les flux de travail fondamentaux établis, les tendances émergentes dans le domaine peuvent vous aider à repousser les limites de l’autonomie et de la fonctionnalité.

Tendances futures de l'Agentic RAG

Les systèmes RAG agentiques évoluent rapidement, portés par les innovations en matière d'IA multimodale, les exigences des entreprises et le besoin croissant de gestion autonome des connaissances.

Capacités de récupération multimodales devraient révolutionner la recherche. Ces systèmes seront bientôt capables de déterminer s'il faut récupérer du texte, des images, des vidéos ou du contenu audio en fonction du contexte d'une requête. Les analystes prédisent que les systèmes RAG agentiques prendront de plus en plus en charge ce type de recherche multimodale.

Apprentissage continu et adaptation permettra aux systèmes d'affiner automatiquement leurs stratégies de récupération. En analysant les modèles de réussite et en intégrant les retours des utilisateurs, ces systèmes gagneront en efficacité au fil du temps avec une intervention manuelle minimale.

Gouvernance et conformité de niveau entreprise Les fonctionnalités deviennent essentielles. Les entreprises ont besoin de systèmes qui conservent des pistes d'audit, respectent les autorisations d'accès aux données et sont conformes aux normes réglementaires. Des fonctionnalités telles que la suppression automatique des informations sensibles et le routage intelligent basé sur les niveaux d'habilitation des utilisateurs deviennent la norme.

Intégration avec l'automatisation des processus métier va au-delà des tâches de récupération de base. Les systèmes RAG agentiques avancés déclencheront bientôt des actions telles que la mise à jour des enregistrements CRM, le lancement de processus d'approbation ou la planification de tâches de suivi, le tout sans intervention humaine.

Optimisation des coûts grâce à une gestion intelligente des ressources joueront également un rôle crucial. Ces systèmes équilibreront les coûts de calcul avec la profondeur de recherche, en utilisant des recherches rapides pour les requêtes courantes et en réservant un traitement intensif aux requêtes plus complexes.

Les plateformes visuelles comme Latenode démocratisent le développement de systèmes RAG agentiques, rendant ces fonctionnalités avancées accessibles à un plus large éventail d'équipes. En s'appuyant sur ces tendances émergentes, les RAG agentiques sont appelés à devenir indispensables aux entreprises. Ces systèmes prendront des décisions complexes de manière autonome, gérant la récupération, le traitement et l'application d'informations critiques dans divers environnements métier.

Questions Fréquentes Posées

Comment Agentic RAG améliore-t-il la précision et la pertinence de la recherche d'informations par rapport aux systèmes RAG traditionnels ?

Agentic RAG amène la génération augmentée par récupération à un niveau supérieur en incorporant prise de décision autonome dans ses processus. Au lieu de s'en tenir à des méthodes de récupération statiques, l'entreprise ajuste ses stratégies en temps réel, en s'adaptant au contexte et au flux uniques de chaque interaction. Cette flexibilité lui permet de déterminer non seulement les informations à récupérer, mais aussi leur traitement, pour des résultats plus précis et adaptés à la situation.

Cette adaptabilité s’est avérée faire une différence mesurable, avec des recherches montrant jusqu’à Augmentation de 45 % de la précision des réponsesEn restant conscient du contexte et en affinant ses actions de manière dynamique, Agentic RAG fournit des résultats plus intelligents et plus fiables qui s'alignent étroitement sur les exigences spécifiques de chaque interaction.

Que font les agents de routeur et les agents de planification dans un système Agentic RAG ?

Dans une Système Agentic RAG, deux composants clés - les agents de routeur et les agents de planification - fonctionnent ensemble pour créer des flux de travail intelligents et autonomes.

Agents de routeur Ils se concentrent sur la gestion du flux d'informations. Ils déterminent les données à extraire et à traiter en analysant le contexte actuel, jouant ainsi un rôle de décisionnaire pour garantir que seules les informations les plus pertinentes sont utilisées.
Agents de planification Ils gèrent la création de stratégies pour la récupération des données et la génération de réponses. Ils permettent au système de s'adapter dynamiquement aux nouvelles tâches ou aux informations entrantes, améliorant ainsi la précision et l'efficacité en temps réel.

En combinant ces éléments, le système peut fonctionner de manière autonome, prendre des décisions éclairées et répondre efficacement aux conditions changeantes - une caractéristique essentielle des systèmes avancés de génération augmentée par récupération.

Comment Latenode permet-il aux entreprises de mettre en œuvre plus facilement les systèmes Agentic RAG sans avoir besoin de compétences techniques avancées ?

Latenode simplifie la création de systèmes Agentic RAG en fournissant un plateforme de flux de travail visuel Équipé d'outils tels que le branchement intelligent, la logique conditionnelle et l'automatisation adaptative, il élimine la complexité de la programmation traditionnelle et des configurations multi-agents, rendant ces systèmes avancés accessibles même aux équipes sans compétences techniques approfondies.

Grâce à l'interface sans code de Latenode, les entreprises peuvent concevoir des systèmes d'IA capables de s'adapter, de prendre des décisions et de traiter l'information de manière autonome, intelligente et efficace. Elles peuvent ainsi exploiter pleinement les fonctionnalités d'Agentic RAG, telles qu'une précision accrue et une prise de décision flexible, sans avoir à surmonter les obstacles techniques habituels.

Agentic RAG : Guide complet de la récupération intelligente et de la génération augmentée