Top 20+ Agentic RAG  frameworks

L'Agentic RAG améliore le RAG traditionnel en renforçant les performances des LLM et en permettant une plus grande spécialisation. Nous avons réalisé un benchmark pour évaluer ses performances en matière de routage entre plusieurs bases de données et de génération de requêtes.

Découvrez les frameworks et bibliothèques agentic RAG, les différences clés par rapport au RAG standard, les avantages et les défis pour libérer tout leur potentiel.

Benchmark Agentic RAG : routage multi-bases de données et génération de requêtes

Nous avons utilisé notre méthodologie de benchmark d'agentic RAG pour démontrer la capacité du système à sélectionner la base de données correcte parmi un ensemble de cinq bases de données distinctes, chacune avec des informations contextuelles uniques, et à générer des requêtes SQL sémantiquement précises pour récupérer les données correctes.

Dans le benchmark agentic RAG, nous avons utilisé :

• Framework d'agent : Langchain
• Base de données vectorielle : ChromaDB

Dans de nombreux scénarios d'entreprise réels, les données sont souvent distribuées sur plusieurs bases de données, chacune contenant des informations spécialisées pertinentes pour des domaines ou des tâches spécifiques. Par exemple, une base de données peut stocker des enregistrements financiers, tandis qu'une autre contient des données clients ou des détails d'inventaire.

Un système Agentic RAG efficace doit acheminer intelligemment la requête d'un utilisateur vers la base de données la plus pertinente pour récupérer des informations exactes. Ce processus implique l'analyse de la requête, la compréhension du contexte et la sélection de la source de données appropriée parmi un ensemble de bases de données disponibles.

Processus de réflexion de l'agent

Au cœur d'un système Agentic RAG se trouve la capacité des LLM à raisonner et agir de manière autonome pour atteindre un objectif. Notre approche basée sur les appels de fonctions permet aux modèles de démontrer un véritable comportement agentique grâce à la sélection autodirigée de bases de données et à la collecte itérative d'informations.

Prise de décision autonome : L'agent analyse la requête entrante de l'utilisateur et détermine de manière autonome quelle fonction de base de données appeler en fonction du contexte de la requête et des descriptions de fonctions disponibles. Ce processus de décision se produit sans règles de routage prédéterminées, démontrant de véritables capacités de raisonnement.

Exécution en plusieurs étapes : L'agent effectue généralement plusieurs appels de fonctions en séquence, d'abord pour identifier et accéder à la base de données pertinente, puis pour recueillir des informations détaillées sur le schéma, et enfin pour affiner sa compréhension avant de générer la requête SQL. Ce processus itératif reflète les approches humaines de résolution de problèmes.

Capacité d'autocorrection : Lorsque les appels de fonction initiaux ne fournissent pas suffisamment d'informations, l'agent peut décider de manière autonome d'effectuer des appels supplémentaires avec des paramètres affinés, démontrant un comportement adaptatif qui va au-delà des systèmes de récupération simples.

Comportement orienté vers un objectif : Tout au long du processus, l'agent reste concentré sur la génération d'une requête SQL précise, utilisant chaque résultat d'appel de fonction pour éclairer les décisions et actions suivantes.

Ce modèle d'interaction autonome à plusieurs tours différencie fondamentalement l'agentic RAG des systèmes RAG traditionnels qui suivent des chemins prédéterminés et des mécanismes de récupération en une seule fois.

Méthodologie du benchmark Agentic RAG

Ce benchmark évalue la capacité des grands modèles de langage (LLM) à fonctionner comme des agents autonomes au sein d'un pipeline de génération augmentée par récupération (RAG). Plus précisément, il mesure deux compétences fondamentales :

1. Routage de base de données : la capacité de l'agent à identifier et sélectionner correctement la base de données la plus pertinente parmi plusieurs candidates à partir d'une question en langage naturel.
2. Génération SQL : la capacité de l'agent à générer une requête SQL précise en utilisant le schéma de la base de données sélectionnée.

Dataset

Le benchmark utilise le jeu de données BIRD-SQL¹ , un benchmark académique largement adopté pour les tâches de texte vers SQL. BIRD-SQL fournit des questions en langage naturel associées à des identifiants de base de données de référence et à des requêtes SQL de référence, ce qui le rend idéal pour évaluer à la fois la précision du routage et la qualité de la génération de requêtes.

À partir de l'ensemble complet de données BIRD-SQL, nous avons constitué un sous-ensemble de 500 questions réparties sur cinq bases de données distinctes couvrant divers domaines :

Chaque question possède exactement une base de données cible correcte. La réponse à chaque question réside dans une base de données spécifique, obligeant l'agent à prendre une décision de routage définitive.

Défi de l'ambiguïté sémantique

Pour évaluer les capacités de raisonnement de l'agent au-delà de la simple correspondance de mots-clés, nous avons introduit une similarité sémantique inter-bases de données comme facteur confondant délibéré lors de la sélection des questions.

Processus de sélection des questions :

1. Toutes les questions candidates des cinq bases de données ont été vectorisées à l'aide de transformeurs de phrases (all-MiniLM-L6-v2).
2. Les paires de questions inter-bases de données ont été calculées et classées par similarité cosinus.
3. Les questions dont les scores de similarité cosinus inter-bases dépassaient 0.70 ont été intentionnellement privilégiées pour inclusion, créant des scénarios où des questions sémantiquement similaires appartiennent à des bases de données totalement différentes.

Exemple de confusion sémantique :

Question A (BD financière) : « Pour le client dont le prêt a été approuvé en premier le 1993/7/5, quel est le taux d'augmentation de son solde de compte de 1993/3/22 à 1998/12/27 ? »

Question B (BD carte de débit) : « Pour le client qui a payé 634.8 le 2012/8/25, quel a été le taux de diminution de la consommation de l'année 2012 à 2013 ? »

Les deux questions suivent des schémas sémantiques presque identiques : elles identifient un client spécifique par le biais d'un événement transactionnel, puis calculent un taux de variation sur une période. Pourtant, les bonnes bases de données diffèrent totalement ; l'une nécessite des données de prêt et de compte, tandis que l'autre a besoin de données de transaction et de consommation. Cela force l'agent à effectuer un raisonnement contextuel plus approfondi concernant le domaine de données plutôt que de se baser sur des mots-clés financiers superficiels qui correspondraient aux deux bases de données.

Environnement de base de données

Le schéma et une brève description en langage naturel de chaque base de données ont été stockés dans ChromaDB, une base de données vectorielle utilisée pour une récupération sémantique efficace. La collection de chaque base de données contient :

• Une description de haut niveau du domaine et de l'objectif de la base de données
• Des documents de schéma par table, incluant les noms de colonnes, les types de données et les descriptions de valeurs

Cette configuration permet à l'agent de récupérer les informations de schéma pertinentes par recherche sémantique après avoir sélectionné une base de données cible.

Architecture de l'agent

Une architecture agentique basée sur l'appel de fonctions a été employée sur tous les modèles pour garantir une comparaison juste et standardisée. Chacune des cinq bases de données a été représentée comme une fonction (outil) appelable distincte avec des paramètres standardisés. Cette conception exploite les capacités natives d'appel de fonctions de chaque modèle, permettant aux modèles de manière autonome :

• Analyser la question entrante
• Sélectionner et invoquer la fonction de base de données appropriée
• Recevoir les informations de schéma en tant que réponse de fonction
• Éventuellement invoquer des fonctions supplémentaires pour affiner
• Générer la requête SQL finale

Cette approche maintient une méthodologie d'évaluation cohérente entre différentes familles de modèles, y compris les modèles traditionnels et les modèles optimisés pour le raisonnement.

Flux de processus agentique

Le système implémente une véritable boucle agentique à plusieurs tours plutôt qu'un pipeline fixe :

1. Analyse de la question : L'agent reçoit la question en langage naturel ainsi que les descriptions des cinq fonctions de base de données disponibles.
2. Sélection de la base de données (appel d'outil) : L'agent sélectionne et appelle de manière autonome la fonction de base de données qu'il juge la plus pertinente. Il s'agit d'un véritable appel de fonction ; l'agent reçoit le schéma en tant que réponse d'outil structurée dans le même contexte de conversation.
3. Raisonnement sur le schéma : L'agent observe le schéma renvoyé et raisonne sur les tables et colonnes pertinentes pour la question.
4. Récupération optionnelle : Si l'agent détermine que la base de données sélectionnée ne contient pas les informations requises, il peut appeler une autre fonction de base de données, permettant une autocorrection sans intervention externe.
5. Génération SQL : Sur la base du contexte accumulé (question + observation du schéma), l'agent produit la requête SQL finale.

Ce flux conversationnel à plusieurs tours distingue le benchmark des approches traditionnelles de RAG en une seule fois. L'agent conserve un contexte complet entre les tours, peut observer les résultats de ses actions et peut affiner itérativement son approche, signes d'un véritable comportement agentique.

Propriétés architecturales clés :

• La conversation est continue ; l'agent voit son propre raisonnement précédent et les réponses des outils
• Aucune limite artificielle de tours n'est imposée ; l'agent décide quand il dispose d'informations suffisantes
• La sélection de la base de données et la génération SQL se produisent au sein de la même session agentique
• Le nombre d'appels d'outils par question est enregistré comme métrique supplémentaire pour analyser l'efficacité de l'agent

Processus d'évaluation

Pour chaque question du benchmark :

Étape 1 : Évaluation du routage de base de données

Le premier appel de fonction de base de données de l'agent est enregistré comme sa décision de routage. Ceci est comparé à la base de données de référence spécifiée dans le jeu de données BIRD-SQL.

Métrique : Précision du routage de base de données (% de sélections correctes sur le total des questions)

Étape 2 : Évaluation de la qualité SQL

La requête SQL générée par l'agent est évaluée en utilisant une approche LLM-as-Judge. Un modèle juge distinct (Claude 4 Sonnet) reçoit à la fois la requête SQL générée par l'agent et la requête SQL de référence BIRD-SQL, et attribue un score de similarité sémantique sur une échelle de 0 à 5 :

Décision de conception importante : La qualité SQL est évaluée lorsque l'agent sélectionne la bonne base de données. Si l'agent a routé vers la mauvaise base de données, il reçoit un score automatique de 0, car une requête SQL contre un mauvais schéma est intrinsèquement dénuée de sens. Cela garantit que la métrique de qualité SQL reflète purement la capacité de génération de requêtes, non contaminée par les erreurs de routage.

Métriques :

• Score moyen de qualité SQL (sur 5.0), calculé sur les questions correctement routées
• Taux de correspondance parfaite : pourcentage de questions correctement routées obtenant un score de 5/5

Variables contrôlées

Pour garantir une comparaison équitable entre les modèles :

• Tous les modèles reçoivent des invites système et des définitions d'outils identiques
• La température est réglée sur 0 pour des sorties déterministes
• Aucune ingénierie d'invite spécifique au modèle ni exemples en quelques coups ne sont fournis (évaluation zero-shot)
• Le champ evidence de BIRD-SQL (indices spécifiques au domaine) est retenu pour tous les modèles afin de mesurer le raisonnement non assisté
• Tous les modèles accèdent à la même instance ChromaDB avec des embeddings de schéma identiques

Frameworks & bibliothèques Agentic RAG

Les frameworks Agentic RAG permettent aux systèmes d'IA de trouver des informations, de raisonner, de prendre des décisions et d'agir. Principaux outils et bibliothèques qui alimentent l'Agentic RAG :

Cette liste inclut des outils qui répondent aux critères suivants :

• 50+ étoiles sur GitHub.
• Usage courant dans les projets Agentic RAG.

Notez que dans le tableau :

• Utilisation d'outils fait référence à la capacité native d'un système à router et appeler des outils dans son environnement.
• Type d'outil fait référence au principal domaine d'utilisation des outils, tels que :
  • Frameworks Agentic RAG sont conçus spécifiquement pour construire, déployer ou configurer des systèmes Agentic RAG.
  • Bibliothèques d'agents permettent la création d'agents intelligents capables de raisonner, de prendre des décisions et d'exécuter des tâches en plusieurs étapes.
  • Frameworks LLMOps gèrent le cycle de vie des LLM et optimisent le déploiement et l'utilisation des LLM au sein de systèmes basés sur des agents.
  • LLM qui disposent de capacités intégrées pour l'appel d'outils et le routage, permettant une prise de décision dynamique. D'autres LLM peuvent nécessiter des API externes ou des intégrations pour activer les fonctionnalités d'agent.
• Vérification de l'utilisation d'outils et des types d'agents est réalisée à partir de sources publiques.

Qu'est-ce que l'agentic RAG ?

La génération augmentée par récupération agentique (RAG) est un framework d'IA qui combine des techniques de récupération avec des modèles génératifs pour permettre une prise de décision dynamique et la synthèse de connaissances. Cette approche intègre la précision du RAG traditionnel avec les capacités génératives de l'IA avancée, visant à améliorer l'efficacité et l'efficience des tâches pilotées par l'IA.

Limites des systèmes RAG traditionnels

L'Agentic RAG vise à surmonter les limites rencontrées avec le système RAG standard, telles que :

• Difficulté à prioriser l'information : Les systèmes RAG peinent souvent à gérer et prioriser efficacement les données dans de grands ensembles de données, ce qui peut réduire les performances globales.
• Intégration limitée des connaissances expertes : Ces systèmes peuvent sous-évaluer le contenu spécialisé de haute qualité, favorisant plutôt les informations générales.
• Faible compréhension contextuelle : Bien que capables de récupérer des données, ils échouent fréquemment à en comprendre pleinement la pertinence ou la manière dont elles s'alignent avec la requête spécifique.

Comment construire un agentic RAG

1. Utilisation d'outils

• Employer des routeurs : La première étape consiste à employer des routeurs pour déterminer s'il faut récupérer des documents, effectuer des calculs ou réécrire la requête. Cette approche ajoute des capacités de prise de décision pour acheminer les requêtes vers plusieurs outils, permettant aux grands modèles de langage (LLM) de sélectionner les pipelines appropriés.
• Intégration de l'appel d'outils : Il s'agit de créer une interface permettant aux agents de se connecter aux outils sélectionnés. Les utilisateurs peuvent exploiter des LLM dotés de capacités d'appel d'outils ou construire les leurs pour :
  • Choisir une fonction à exécuter.
  • Déduire les arguments nécessaires pour cette fonction.
  • Améliorer la compréhension de la requête au-delà des pipelines RAG traditionnels, permettant des tâches telles que les requêtes de base de données ou le raisonnement complexe.

2. Implémentation de l'agent

• Agents à appel unique : Une requête déclenche un seul appel à l'outil approprié, renvoyant la réponse. Cela est efficace pour les tâches simples, mais peut rencontrer des difficultés avec des requêtes vagues ou complexes.
• Agents à appels multiples : Cette approche consiste à diviser les tâches entre des agents spécialisés, chaque agent se concentrant sur une sous-tâche spécifique. Par exemple :
  • Agent récupérateur : Optimise la récupération de requêtes en temps réel.
  • Agent manager : Gère la délégation de tâches et l'orchestration.

3. Raisonnement en plusieurs étapes

Pour les workflows complexes, les agents utilisent des boucles de raisonnement pour effectuer un raisonnement itératif en plusieurs étapes tout en conservant la mémoire des étapes intermédiaires. Ces boucles impliquent :

• Appeler plusieurs outils.
• Récupérer des données et valider leur pertinence.
• Réécrire les requêtes si nécessaire.

Les frameworks définissent souvent plusieurs agents pour gérer des sous-tâches spécifiques, garantissant une exécution efficace du processus global.

4. Approches hybrides : combiner récupération et exécution

Une approche hybride combine des pipelines de récupération avec des stratégies d'exécution dynamique :

• Stratégies de récupération basées sur l'embedding et les vecteurs pour l'accès aux documents.
• Capacités d'appel d'outils pour la résolution dynamique de requêtes.
• Collaboration multi-agents pour les sous-tâches spécialisées.

Quelle est la différence entre RAG et agentic RAG ?

Voici les forces et les faiblesses de RAG par rapport à l'Agentic RAG selon différents aspects :

• Ingénierie des invites
  • RAG traditionnel : Repose fortement sur l'optimisation manuelle des invites.
  • Agentic RAG : Ajuste dynamiquement les invites en fonction du contexte et des objectifs, réduisant le besoin d'intervention manuelle.
• Sensibilisation au contexte
  • RAG traditionnel : A une conscience contextuelle limitée et repose sur des processus de récupération statiques.
  • Agentic RAG : Considère l'historique de conversation et adapte dynamiquement les stratégies de récupération en fonction du contexte.
• Autonomie
  • RAG traditionnel : Manque d'actions autonomes et ne peut pas s'adapter aux situations évolutives.
  • Agentic RAG : Effectue des actions en temps réel et s'ajuste en fonction des retours et des observations en temps réel.
• Raisonnement
  • RAG traditionnel : Nécessite des classificateurs et des modèles supplémentaires pour le raisonnement multi-étapes et l'utilisation d'outils.
  • Agentic RAG : Gère le raisonnement multi-étapes en interne, éliminant le besoin de modèles externes.
• Qualité des données
  • RAG traditionnel : N'a pas de mécanisme intégré pour évaluer la qualité des données ou garantir l'exactitude.
  • Agentic RAG : Évalue la qualité des données et effectue des vérifications post-génération pour garantir des sorties précises.
• Flexibilité
  • RAG traditionnel : Fonctionne sur des règles statiques, limitant l'adaptabilité.
  • Agentic RAG : Emploie des stratégies de récupération dynamiques et ajuste son approche selon les besoins.
• Efficacité de la récupération
  • RAG traditionnel : La récupération est statique et souvent coûteuse en raison d'inefficacités.
  • Agentic RAG : Optimise les récupérations pour minimiser les opérations inutiles, réduisant les coûts et améliorant l'efficacité.
• Simplicité
  • RAG traditionnel : Présente une configuration simple avec moins de complexités de configuration.
  • Agentic RAG : Implique des configurations plus complexes pour soutenir des opérations dynamiques et sensibles au contexte.
• Prévisibilité
  • RAG traditionnel : Cohérent et basé sur des règles, mais rigide dans son comportement.
  • Agentic RAG : Le comportement peut varier dynamiquement en fonction du contexte et des observations en temps réel.
• Coût des déploiements
  • RAG traditionnel : Moins cher pour les configurations de base, mais peut entraîner des coûts opérationnels plus élevés à long terme.
  • Agentic RAG : Nécessite un investissement initial plus élevé en raison des fonctionnalités avancées et des capacités dynamiques.

Modèles à contexte long vs agentic RAG : quand la récupération devient inutile

La révolution des fenêtres de contexte de 2025-2026 remet en question une hypothèse fondamentale de l'architecture RAG. Les modèles supportent désormais 1 à 2 millions de tokens, posant une question cruciale : quand le traitement direct du contexte surpasse-t-il les agents de récupération complexes ?

Le paysage contextuel en mutation

Les fenêtres de contexte ont augmenté de façon spectaculaire, passant de 128k tokens début 2024 à plus d'1M en 2026. Des recherches récentes utilisant des romans complets comme données de test révèlent que cette expansion crée de nouveaux compromis architecturaux que les ingénieurs doivent considérer.⁴

Le coût computationnel du traitement de contextes massifs doit être mis en balance avec la complexité d'ingénierie et les points de défaillance potentiels des systèmes de récupération. Traiter 1M tokens élimine la compression avec perte du découpage et de l'indexation, mais à un coût par requête élevé.

Le problème du goulot d'étranglement de la récupération

Les recherches sur les documents longs identifient une limitation sévère des approches RAG traditionnelles. La récupération standard top-k crée ce que les chercheurs appellent un « goulot d'étranglement de la récupération » : lorsque la première extraction manque le fragment pertinent, le système manque de mécanisme de récupération.

L'Agentic RAG résout ce problème grâce à un raffinement itératif des requêtes. Des études montrent que les systèmes agentiques résolvent avec succès une part importante des problèmes qui échouent complètement avec la récupération en une seule fois. La boucle autonome permet aux agents de reformuler les requêtes lorsque les tentatives initiales renvoient des informations insuffisantes.⁵

Cependant, lorsque les données tiennent dans les fenêtres de contexte élargies, le traitement direct en contexte long surpasse même les systèmes agentiques de récupération sophistiqués. L'écart de performance existe parce que le modèle peut raisonner sur l'ensemble du document simultanément, évitant la fragmentation inhérente à la récupération par fragments.

Différents types de modèles Agentic RAG

Parmi les agents qui exploitent les grands modèles de langage (LLM) dans les frameworks de génération augmentée par récupération (RAG), on trouve :

• Agent de routage : Utilise un LLM (LLM) pour un raisonnement agentique afin de sélectionner le pipeline de génération augmentée par récupération (RAG) le plus approprié (par exemple, résumé ou réponse aux questions) pour une requête donnée. L'agent détermine le meilleur choix en analysant la requête d'entrée.
• Agent de planification de requête en une fois : Décompose les requêtes complexes en sous-requêtes plus petites, les exécute à travers divers pipelines RAG avec différentes sources de données, et combine les résultats en une réponse complète.
• Agent d'utilisation d'outils : Améliore les frameworks RAG standard en incorporant des sources de données externes (par exemple, des API, des bases de données) pour fournir un contexte supplémentaire. Cela permet un traitement plus enrichi des requêtes à l'aide des LLM.
• Agent ReAct : Intègre le raisonnement et l'action pour gérer des requêtes séquentielles en plusieurs parties. Il maintient un état en mémoire et invoque itérativement des outils, traite leurs sorties et détermine les prochaines étapes jusqu'à ce que la requête soit entièrement résolue.
• Agent de planification et d'exécution dynamiques : Destiné à gérer des requêtes plus complexes, cet agent sépare la planification de haut niveau de l'exécution. Il utilise un LLM comme planificateur pour concevoir un graphe computationnel des étapes nécessaires pour répondre à la requête, et emploie un exécuteur pour réaliser ces étapes efficacement. L'accent est mis sur la fiabilité, l'observabilité, la parallélisation et l'optimisation pour les environnements de production.

Avantages de l'Agentic RAG

L'Agentic RAG améliore les LLM grâce à :

• Approche autonome et orientée vers les objectifs : Contrairement au RAG traditionnel, l'Agentic RAG agit comme un agent autonome, prenant des décisions pour atteindre des objectifs définis et poursuivre des interactions plus profondes et plus significatives.
• Meilleure conscience contextuelle et sensibilité : L'Agentic RAG considère dynamiquement l'historique de la conversation, les préférences de l'utilisateur, les interactions antérieures et le contexte actuel pour fournir des réponses pertinentes et éclairées.
• Récupération dynamique et raisonnement avancé : Il utilise des méthodes de récupération intelligentes adaptées aux requêtes, tout en évaluant et vérifiant l'exactitude et la fiabilité des données récupérées.
• Orchestration multi-agents : Il coordonne plusieurs agents spécialisés, décomposant les requêtes en tâches gérables et assurant une coordination transparente pour fournir des résultats précis.
• Précision accrue avec vérification post-génération : Les modèles Agentic RAG effectuent des contrôles de qualité sur le contenu généré, garantissant la meilleure réponse possible et combinant les LLM avec des systèmes basés sur des agents pour des performances supérieures.
• Adaptabilité et apprentissage : Ces systèmes apprennent et s'améliorent continuellement au fil du temps, renforçant les capacités de résolution de problèmes, la précision et l'efficacité, et s'adaptant à divers domaines pour des tâches spécifiques.
• Utilisation flexible des outils : Les agents peuvent exploiter des outils externes comme des moteurs de recherche, des bases de données ou des API pour améliorer la collecte, le traitement et la personnalisation des données pour diverses applications.

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Défis de l'Agentic RAG

• Qualité des données : Des sorties fiables nécessitent des données de haute qualité et soigneusement sélectionnées. Des défis surviennent lors de l'intégration et du traitement de jeux de données hétérogènes, y compris des données textuelles et visuelles, pour répondre aux exigences des requêtes des utilisateurs. Les processus de récupération de données doivent également garantir l'exactitude et la cohérence.
  • Conseil : Mettre en œuvre des outils automatisés de nettoyage des données et des techniques de validation des données pilotées par l'IA pour garantir une intégration cohérente et de haute qualité des données à travers les jeux de données textuels et visuels.
• Scalabilité : Une gestion efficace des ressources du système et des processus de récupération est cruciale à mesure que le système se développe. À mesure que les requêtes des utilisateurs et les volumes de données augmentent, la gestion du traitement en temps réel et par lots pour la récupération ultérieure des données devient un défi important.
  • Conseil : Utiliser une infrastructure cloud évolutive et des frameworks de calcul distribué pour gérer efficacement des charges de données croissantes. Intégrer un équilibrage de charge dynamique pour la gestion des requêtes en temps réel.
• Explicabilité : Garantir la transparence dans la prise de décision renforce la confiance. Fournir des informations claires sur la manière dont les réponses aux requêtes des utilisateurs sont générées, en particulier lors de l'exploitation de données textuelles et visuelles, reste un défi persistant.
  • Conseil : Tirer parti d'outils d'explicabilité de l'IA tels que SHAP ou LIME pour rendre les prédictions des modèles interprétables et intégrer des tableaux de bord de visualisation pour clarifier le raisonnement derrière les réponses.
• Confidentialité et sécurité : Une protection solide des données et des protocoles de communication sécurisés sont essentiels. La gestion de données sensibles ou confidentielles nécessite des mécanismes robustes de chiffrement et de conformité lors du stockage, de la récupération ultérieure et du traitement.
  • Conseil : Employer un chiffrement de bout en bout et des solutions de gestion des accès, et assurer la conformité avec les réglementations de protection des données telles que le RGPD ou le CCPA. Utiliser des passerelles API sécurisées pour la récupération ultérieure des données.
• Préoccupations éthiques : Aborder les biais, l'équité et l'utilisation abusive est crucial pour un déploiement responsable de l'IA. Garantir des réponses non biaisées aux diverses requêtes des utilisateurs reste une considération clé dans la conception d'une IA éthique.
  • Conseil : Déployer des plateformes d'IA responsable et des outils de gouvernance de l'IA pour faire face aux biais de l'IA et se conformer aux quatre principes directeurs de l'IA.

Perspectives futures

Les dernières recherches sur l'agentic RAG incluent des axes d'amélioration tels que :

• Intégration de graphes de connaissances : Améliore le raisonnement en tirant parti de relations de données complexes.
• Technologies émergentes : Incorporation d'outils comme les ontologies et le web sémantique pour faire progresser les capacités du système.
• Collaboration d'agents spécialisés : Des agents ayant une expertise dans différents domaines (par exemple, ventes, marketing, finance) travaillent ensemble dans un flux de travail coordonné pour traiter des tâches complexes.
• Optimisation de la qualité : Remédier aux sorties incohérentes pour améliorer la fiabilité et la précision des systèmes multi-agents.

Lectures complémentaires

Découvrez d'autres benchmarks RAG, tels que :

• Top 10 modèles d'embedding multilingues pour le RAG
• Modèles d'embedding : OpenAI vs Gemini vs Cohere
• Top 16 modèles d'embedding open source pour le RAG
• Meilleure base de données vectorielle pour le RAG : Qdrant vs Weaviate vs Pinecone
• Benchmark de rerankers : les 8 meilleurs modèles comparés
• Modèles d'embedding multimodaux : Apple vs Meta vs OpenAI

Journal des modifications

Nous ajoutons des modèles à ce benchmark à chaque nouvelle version.

30 juin 2026

• Anthropic : Claude Sonnet 5 (anthropic/claude-sonnet-5)

10 juin 2026

• Anthropic : Claude Fable 5 (anthropic/claude-fable-5)

4 juin 2026

• Anthropic : Claude Opus 4.8 (anthropic/claude-opus-4.8)
• Google : Gemini 3.5 Flash (google/gemini-3.5-flash)
• xAI : Grok 4.3 (x-ai/grok-4.3)

20 avril 2026

• Anthropic : Claude Opus 4.7 (anthropic/claude-opus-4.7)

20 février 2026

• Google : Gemini 3.1 Pro Preview (google/gemini-3.1-pro-preview)
• Anthropic : Claude Sonnet 4.6 (anthropic/claude-sonnet-4.6)

10 février 2026

• Claude Opus 4.6 (anthropic/claude-opus-4.6)
• Kimi K2.5 (moonshotai/kimi-k2.5)

FAQ

Citez ce benchmark

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Top 20+ Agentic RAG  frameworks}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-rag}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 30 Juin 2026}
}

Liens de référence

1.

[2305.03111] Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs

2.

Agentic RAG: Revolutionizing AI with Data Accuracy & Precision

3.

Multi-agent RAG System · Hugging Face

4.

[2601.09723] SagaScale: A Realistic, Scalable, and High-Quality Long-Context Benchmark Built from Full-Length Novels

5.

[2601.09723] SagaScale: A Realistic, Scalable, and High-Quality Long-Context Benchmark Built from Full-Length Novels

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Ekrem Sarı

Chercheur en IA

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Ekrem est chercheur en IA chez AIMultiple, spécialisé dans l'automatisation intelligente, les GPU, les agents IA et les frameworks RAG.

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