Top 20+ Frameworks Agentic RAG

Le RAG agentic améliore le RAG traditionnel en augmentant les performances du LLM et en permettant une plus grande spécialisation. Nous avons mené un benchmark pour évaluer ses performances dans le routage entre plusieurs bases de données et la génération de requêtes.

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

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

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

Dans le benchmark du RAG agentic, nous avons utilisé :

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

Dans de nombreux scénarios d'entreprise réels, les données sont souvent réparties 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 registres financiers, tandis qu'une autre détient 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 précises. Ce processus implique d'analyser la requête, de comprendre le contexte et de sélectionner 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 du LLM à raisonner et agir de manière autonome pour atteindre un objectif. Notre approche basée sur l'appel de fonctions permet aux modèles de démontrer un véritable comportement agentique grâce à une sélection de base de données autodirigée et à une collecte itérative d'informations.

Prise de décision autonome : L'agent analyse la requête utilisateur entrante 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 prise de décision se produit sans règles de routage prédéterminées, démontrant de véritables capacités de raisonnement.

Exécution multi-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 rassembler des informations détaillées sur le schéma, et enfin pour affiner sa compréhension avant de générer la requête SQL. Ce processus itératif reflète les approches de résolution de problèmes humaines.

Capacité d'auto-correction : Lorsque les appels de fonctions 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 simples systèmes de récupération.

Comportement orienté vers un objectif : Tout au long du processus, l'agent maintient son objectif de génération d'une requête SQL précise, utilisant chaque résultat d'appel de fonction pour informer les décisions et actions ultérieures.

Ce modèle d'interaction autonome et multi-tours différencie fondamentalement le RAG agentic des systèmes RAG traditionnels qui suivent des voies prédéterminées et des mécanismes de récupération en un seul tir.

Méthodologie du benchmark du RAG agentic

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

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 candidats étant donné une question en langage naturel.
2. Génération de SQL : La capacité de l'agent à générer une requête SQL précise en utilisant le schéma de la base de données sélectionnée.

Jeu de données

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 couplées à des identifiants de base de données de vérité terrain et 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 du jeu de données BIRD-SQL, nous avons sélectionné un sous-ensemble de 500 questions réparties sur cinq bases de données distinctes couvrant divers domaines :

Chaque question a exactement une base de données cible correcte. La réponse à chaque question réside dans une seule 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 correspondance de mots-clés de surface, nous avons introduit la similarité sémantique inter-bases de données comme facteur de confusion délibéré lors de la sélection des questions.

Processus de sélection des questions :

1. Toutes les questions candidates des cinq bases de données ont été intégrées à l'aide de transformateurs 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 avec des scores de similarité cosinus inter-bases de données supérieurs à 0,70 ont été intentionnellement priorisées pour l'inclusion, créant des scénarios où des questions sémantiquement similaires appartiennent à des bases de données entièrement différentes.

Exemple de confusion sémantique :

Question A (DB 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 du 1993/3/22 au 1998/12/27 ? »

Question B (DB debit_card) : « Pour le client qui a payé 634,8 le 2012/8/25, quel était le taux de diminution de la consommation de l'année 2012 à 2013 ? »

Les deux questions suivent des modèles sémantiques presque identiques : elles identifient un client spécifique via un événement de transaction, puis calculent un changement de taux sur une période de temps. Pourtant, les bases de données correctes diffèrent entièrement ; 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 profond sur le domaine des données plutôt que de s'appuyer sur des mots-clés financiers de surface 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, y compris les noms de colonnes, les types de données et les descriptions de valeurs

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

Architecture de l'agent

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

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

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

Flux de processus agentic

Le système implémente une véritable boucle agentic multi-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 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 fonction de base de données différente, permettant une auto-correction sans intervention externe.
5. Génération de SQL : Sur la base du contexte accumulé (question + observation du schéma), l'agent produit la requête SQL finale.

Ce flux conversationnel multi-tours différencie le benchmark des approches RAG traditionnelles en un seul tir. L'agent maintient le contexte complet sur plusieurs tours, peut observer les résultats de ses actions et peut itérativement affiner son approche, des marques de fabrique du véritable comportement agentique.

Propriétés architecturales clés :

• La conversation est continue, l'agent voit son propre raisonnement antérieur et les réponses des outils
• Aucune limite de tour artificielle n'est imposée ; l'agent décide quand il a suffisamment d'informations
• La sélection de base de données et la génération de SQL se produisent dans la même session agentic
• Le nombre d'appels d'outil par question est enregistré comme une 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. Cela est comparé à la base de données de vérité terrain 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 du SQL

La requête SQL générée par l'agent est évaluée en utilisant une approche de LLM-comme-Juge. Un modèle juge séparé (Claude 4 Sonnet) reçoit à la fois le SQL généré par l'agent et le SQL de vérité terrain BIRD-SQL, et attribue un score de similarité sémantique sur une échelle de 0 à 5 :

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

Métriques :

• Score moyen de qualité du SQL (sur 5,0), calculé uniquement sur les questions correctement acheminées
• Taux de correspondance parfaite : pourcentage de questions correctement acheminées obtenant 5/5

Variables contrôlées

Pour assurer une comparaison équitable entre les modèles :

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

Frameworks et bibliothèques Agentic RAG

Les frameworks Agentic RAG permettent aux systèmes d'IA non seulement de trouver des informations, mais aussi de raisonner, de prendre des décisions et d'agir. Les meilleurs outils et bibliothèques qui alimentent le RAG Agentic RAG :

Cette liste comprend 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 acheminer et appeler des outils dans son environnement.
• Type d'outil fait référence au domaine d'utilisation principal des outils, tel que :
  • Frameworks Agentic RAG sont conçus spécifiquement pour construire, déployer ou configurer des systèmes Agentic RAG.
  • Bibliothèques d'agent permettent la création d'agents intelligents capables de raisonner, de prendre des décisions et d'exécuter des tâches multi-étapes.
  • Frameworks LLMOps gèrent le cycle de vie des LLMs et optimisent le déploiement et l'utilisation des LLMs au sein de systèmes basés sur des agents.
  • LLMs qui possèdent des capacités intégrées d'appel d'outils et de routage, permettant une prise de décision dynamique. D'autres LLMs peuvent nécessiter des API ou des intégrations externes pour activer la fonctionnalité d'agent.
• Vérification de l'utilisation d'outils et des types d'agents est réalisée via des sources publiques.

Qu'est-ce que le RAG agentic ?

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

Limites des systèmes RAG traditionnels

Le RAG agentic vise à surmonter les limites rencontrées avec le système RAG standard, telles que :

• Difficulté de priorisation de l'information : Les systèmes RAG ont souvent du mal à gérer et prioriser efficacement les données au sein 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 et de haute qualité, favorisant plutôt les informations générales.
• Compréhension contextuelle faible : Bien que capables de récupérer des données, ils échouent souvent à comprendre pleinement sa pertinence ou comment elle s'aligne avec la requête spécifique.

Comment construire un RAG agentic

1. Utilisation d'outils

• Utiliser 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 demandes vers plusieurs outils, permettant aux grands modèles de langage (LLMs) de sélectionner les pipelines appropriés.
• Intégration d'appel d'outils : Cela fait référence à la création d'une interface pour que les agents se connectent aux outils sélectionnés. Les utilisateurs peuvent exploiter les LLMs avec des capacités d'appel d'outils ou construire leurs propres outils pour :
  • Choisir une fonction à exécuter.
  • Inférer les arguments nécessaires pour cette fonction.
  • Améliorer la compréhension de la requête au-delà des pipelines RAG traditionnels, permettant des tâches comme des requêtes de base de données ou un 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 des tâches simples, mais peut avoir du mal 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 gestionnaire : Gère la délégation de tâches et l'orchestration.

3. Raisonnement multi-étapes

Pour des workflows complexes, les agents utilisent des boucles de raisonnement pour effectuer un raisonnement itératif et multi-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, assurant une exécution efficace du processus global.

4. Approches hybrides : combinaison de la récupération et de l'exécution

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

• Stratégies de récupération par intégration et vecteurs pour l'accès aux documents.
• Capacités d'appel d'outils pour la résolution dynamique de requêtes.
• Collaboration multi-agent pour des sous-tâches spécialisées.

Quelle est la différence entre le RAG et le RAG agentic ?

Voici les forces et les faiblesses du RAG par rapport au RAG agentic basées sur différents aspects :

• Ingénierie d'invite
  • RAG traditionnel : S'appuie fortement sur l'optimisation manuelle des invites.
  • RAG agentic : Ajuste dynamiquement les invites en fonction du contexte et des objectifs, réduisant le besoin d'intervention manuelle.
• Conscience contextuelle
  • RAG traditionnel : A une conscience contextuelle limitée et s'appuie sur des processus de récupération statiques.
  • RAG agentic : Prend en compte l'historique de la conversation et adapte les stratégies de récupération dynamiquement en fonction du contexte.
• Autonomie
  • RAG traditionnel : Manque d'actions autonomes et ne peut pas s'adapter aux situations évolutives.
  • RAG agentic : Effectue des actions en temps réel et s'adapte en fonction des commentaires 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.
  • RAG agentic : 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 assurer la précision.
  • RAG agentic : Évalue la qualité des données et effectue des vérifications post-génération pour assurer des sorties précises.
• Flexibilité
  • RAG traditionnel : Fonctionne sur des règles statiques, limitant l'adaptabilité.
  • RAG agentic : Employe des stratégies de récupération dynamiques et ajuste son approche si nécessaire.
• Efficacité de récupération
  • RAG traditionnel : La récupération est statique et souvent coûteuse en raison des inefficacités.
  • RAG agentic : 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.
  • RAG agentic : Implique des configurations plus complexes pour prendre en charge les opérations dynamiques et conscientes du contexte.
• Prévisibilité
  • RAG traditionnel : Constant et basé sur des règles, mais rigide dans le comportement.
  • RAG agentic : Le comportement peut varier dynamiquement en fonction du contexte et des observations en temps réel.
• Coût dans les déploiements
  • RAG : Moins cher pour les configurations de base, mais peut entraîner des coûts opérationnels plus élevés à long terme.
  • RAG agentic : Nécessite un investissement initial plus élevé en raison des fonctionnalités avancées et des capacités dynamiques.

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

La révolution de la fenêtre contextuelle de 2025-2026 remet en question une hypothèse fondamentale dans l'architecture RAG. Les modèles prennent désormais en charge 1 à 2 millions de jetons, forçant une question fondamentale : quand le traitement direct du contexte surpasse-t-il les agents de récupération complexes ?

Le paysage contextuel en mutation

Les fenêtres contextuelles se sont considérablement étendues, passant de 128k jetons au début de 2024 à plus de 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 pesé contre la complexité de l'ingénierie et les points de défaillance potentiels des systèmes de récupération. Le traitement de 1M de jetons élimine la compression perteuse du découpage et de l'indexation, mais à un coût élevé par requête.

Le problème de l'étranglement de la récupération

La recherche sur les documents de longue forme identifie une limitation sévère dans les approches RAG traditionnelles. La récupération standard top-k crée ce que les chercheurs appellent un « goulot d'étranglement de récupération » : lorsque la récupération initiale manque le chunk pertinent, le système manque de mécanisme de récupération.

Le RAG agentic répond à cela par un raffinement itératif de la requête. Des études montrent que les systèmes agentic résolvent avec succès une partie significative des problèmes qui échouent complètement sous la récupération en un seul tir. La boucle autonome permet aux agents de reformuler les requêtes lorsque les tentatives initiales retournent des informations insuffisantes.⁵

Cependant, lorsque les données tiennent dans des fenêtres contextuelles étendues, le traitement direct à contexte long surpasse même les systèmes de récupération agentic 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 basée sur des chunks.

Différents types de modèles Agentic RAG

Certains des agents qui exploitent les grands modèles de langage (LLMs) au sein des frameworks de génération augmentée par la récupération (RAG) incluent :

• Agent de routage : Utilise un LLM (LLM) pour un raisonnement agentic afin de sélectionner le pipeline de génération augmentée par la récupération (RAG) le plus approprié (par exemple, résumé ou réponse à des questions) pour une requête donnée. L'agent détermine le meilleur ajustement en analysant la requête d'entrée.
• Agent de planification de requête en un seul tir : 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 dans une réponse complète.
• Agent d'utilisation d'outils : Améliore les frameworks RAG standard en incorporant des sources de données externes (par exemple, APIs, bases de données) pour fournir un contexte supplémentaire. Cela permet un traitement plus enrichi des requêtes en utilisant les LLMs.
• Agent ReAct : Intègre le raisonnement et l'action pour la gestion de requêtes séquentielles et multi-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 dynamique : Visant 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 de calcul 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.

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Avantages du RAG agentic

Le RAG agentic améliore les LLMs grâce à :

• Approche autonome et orientée vers un objectif : Contrairement au RAG traditionnel, le RAG agentic agit comme un agent autonome, prenant des décisions pour atteindre des objectifs définis et poursuivre des interactions plus profondes et plus significatives.
• Conscience et sensibilité contextuelles améliorées : Le RAG agentic considère dynamiquement l'historique de la conversation, les préférences de l'utilisateur, les interactions précédentes et le contexte actuel pour fournir des réponses et une prise de décision pertinentes et informées.
• 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-agent : 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 RAG agentic effectuent des contrôles de qualité sur le contenu généré, assurant la meilleure réponse possible et combinant les LLMs 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, améliorant 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 tels que des moteurs de recherche, des bases de données ou des APIs pour améliorer la collecte de données, le traitement et la personnalisation pour diverses applications.

Défis du RAG agentic

• Qualité des données : Des sorties fiables nécessitent des données de haute qualité et curées. Des défis surgissent lors de l'intégration et du traitement de jeux de données divers, y compris des données textuelles et visuelles, pour répondre aux exigences des requêtes des utilisateurs. Des processus de récupération de données supplémentaires doivent également assurer l'exactitude et la cohérence.
  • Astuce : Implémenter des outils de nettoyage de données automatisés et des techniques de validation de données pilotées par l'IA pour assurer une intégration de données cohérente et de haute qualité à travers les jeux de données textuels et visuels.
• Évolutivité : La gestion efficace des ressources système et des processus de récupération est critique à mesure que le système grandit. 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 de données supplémentaires devient un défi significatif.
  • Astuce : Utiliser une infrastructure cloud évolutive et des frameworks de calcul distribué pour gérer efficacement les charges de données croissantes. Incorporer un équilibrage de charge dynamique pour la gestion de requêtes en temps réel.
• Explicabilité : Assurer la transparence dans la prise de décision renforce la confiance. Fournir des aperçus clairs sur la façon dont les réponses aux requêtes des utilisateurs sont générées, en particulier lors de l'exploitation de données textuelles et visuelles, reste un défi persistant.
  • Astuce : Exploiter des outils d'explicabilité de l'IA comme SHAP ou LIME pour rendre les prédictions du modèle interprétables et intégrer des tableaux de bord de visualisation pour clarifier le raisonnement derrière les réponses.
• Vie privée et sécurité : Une protection des données solide et des protocoles de communication sécurisés sont essentiels. Gérer des données sensibles ou confidentielles nécessite un chiffrement robuste et des mécanismes de conformité pendant le stockage, la récupération de données supplémentaires et le traitement.
  • Astuce : Employer un chiffrement de bout en bout et des solutions de gestion d'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 de données supplémentaires.
• Préoccupations éthiques : Aborder les biais, l'équité et les mauvais usages est crucial pour le déploiement responsable de l'IA. Assurer des réponses impartiales à des requêtes d'utilisateurs divers reste une considération clé dans la conception d'IA éthique.
  • Astuce : 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 d'avenir

Les dernières recherches sur le RAG agentic incluent des domaines d'amélioration tels que :

• Intégration de graphes de connaissances : Améliore le raisonnement en exploitant des relations de données complexes.
• Technologies émergentes : Incorporer des 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 aborder des tâches complexes.
• Optimisation de la qualité : Aborder la sortie incohérente pour améliorer la fiabilité et la précision des systèmes multi-agents.

Pour aller plus loin

Découvrez d'autres benchmarks RAG, tels que :

• Modèles d'intégration : OpenAI vs Gemini vs Cohere
• Meilleure base de données vectorielle pour RAG : Qdrant vs Weaviate vs Pinecone
• RAG hybride : Amélioration de la précision RAG

Journal des modifications

20 avril 2026

Ajout de 1 nouveau modèle au benchmark :

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

20 février 2026

Ajout de 2 nouveaux modèles au benchmark :

• 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

Ajout de 2 nouveaux modèles au benchmark :

• 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+ Frameworks Agentic RAG}},
  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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