Раги

Стандартный RAG

Запрос преобразуется в векторное представление и сопоставляется с векторной базой данных.
Извлекаются K наиболее близких фрагментов, которые передаются в LLM в качестве контекста.
LLM формирует обоснованный ответ, используя только полученные данные.

Графовый RAG

Запрос классифицируется: конкретные вопросы направляются на локальный поиск, общие вопросы — на глобальный поиск.

Локальный поиск: векторное представление запроса → векторная база данных находит соответствующие сущности → конвейер проходит по графу знаний, собирая связанный контекст → LLM синтезирует окончательный ответ.
Глобальный поиск: нет векторного поиска, нет обхода графа → отчеты сообщества загружаются партиями → LLM оценивает каждый отчет по релевантности → контекст с наивысшим рейтингом → LLM синтезирует окончательный ответ.

Агентный RAG

Агент-рассуждение читает запрос, разбивает его на подвопросы и выбирает источники.
Контекст извлекается из нескольких источников в зависимости от подзапроса.
Другой агент проверяет, отвечает ли извлеченный контекст на вопрос. Если нет, он извлекает его повторно.
После проверки LLM синтезирует окончательный ответ на основе запроса.

Стандартный RAG быстр и дешев, но если извлечен неправильный фрагмент, ответ будет неверным, и ничто его не обнаружит. Используйте его, когда ответ находится в ваших документах, и скорость имеет значение.

Графовый RAG дорог в построении и медленно обновляется. Используйте его для структурированных знаний, таких как юридические, нормативные или биомедицинские данные.

Агентный RAG более функционален и гибок, но медленнее, дороже и сложнее в отладке. Используйте его, когда вопрос требует многошагового рассуждения и самокоррекции.