Gemini Enterprise Agent Platform führt Agentic RAG ein: Ein Multi-Agenten-System für zuverlässige Antworten auf komplexe Anfragen

Forscher von Google Research und Google Cloud haben ein neues Multi-Agenten-System für Agentic RAG vorgestellt, das auf der Gemini Enterprise Agent Platform bereitgestellt wird. Im Gegensatz zur Standard-RAG, bei der eine einzelne Abfrage für verteilte Daten oft keine vollständige Antwort liefert, verwendet Agentic RAG mehrere spezialisierte Agenten: Ein Root-Agent zerlegt die Anfrage, ein Planer-Agent bestimmt die erforderlichen Datenbereiche, ein Query-Rewriter unterteilt lange Fragen in einfachere, und ein RAG-Agent führt die Abfrage durch. Die wichtigste Neuerung ist der Sufficient Context Agent, der abgerufene Fragmente, den Entwurf der Antwort und die ursprüngliche Anfrage analysiert, Lücken identifiziert (zum Beispiel, wenn eine Frage zu Allergien unbeantwortet bleibt) und spezifische Anweisungen für eine erneute Abfrage gibt. Sobald alle notwendigen Daten gesammelt sind, formuliert ein Synthese-Agent die endgültige Antwort. In Experimenten mit dem FramesQA-Datensatz (824 mehrschrittige Abfragen) erreichte das System eine Genauigkeit von 90,1 % im korpusübergreifenden Modus (Auswahl der richtigen Quelle aus vier), was fast der Genauigkeit auf einem einzelnen Korpus entspricht. Im Vergleich zu Vanilla RAG verbessert sich die Genauigkeit bei faktischen Datensätzen um bis zu 34 %. Das System ist im öffentlichen Vorschaumodus auf der Gemini Enterprise Agent Platform verfügbar.