Gemini Enterprise Agent Platform introduit l’Agentic RAG : un système multi-agents pour des réponses fiables aux requêtes complexes

Des chercheurs de Google Research et Google Cloud ont présenté un nouveau système multi-agents pour le RAG agentique, déployé sur la plateforme Gemini Enterprise Agent. Contrairement au RAG standard, où une seule recherche fournit souvent une réponse incomplète pour des données distribuées, le RAG agentique utilise plusieurs agents spécialisés : un agent racine décompose la requête, un agent planificateur détermine les domaines de données nécessaires, un réécriveur de requêtes décompose les questions longues en questions plus simples, et un agent RAG effectue la recherche. L'innovation clé est l'agent de contexte suffisant, qui analyse les fragments récupérés, le projet de réponse et la requête originale, identifie les lacunes (par exemple, si une question sur une allergie reste sans réponse) et émet des instructions spécifiques pour une nouvelle recherche. Une fois toutes les données nécessaires collectées, un agent de synthèse formule la réponse finale. Dans les expériences sur l'ensemble de données FramesQA (824 requêtes multi-étapes), le système a atteint une précision de 90,1 % en mode inter-corpus (sélectionnant la source correcte parmi quatre), se rapprochant presque de la précision sur un seul corpus. Par rapport au RAG standard, la précision sur les ensembles de données factuelles s'améliore jusqu'à 34 %. Le système est disponible en aperçu public sur la plateforme Gemini Enterprise Agent.