उन्नत पैटर्न: Agentic, Graph और Multimodal RAG

जब एक retrieval काफ़ी न हो

कुछ सवालों को एक खोज से ज़्यादा चाहिए। Agentic RAG मॉडल को कई बार खोजने, अपनी query दोबारा लिखने, tools (दस्तावेज़, SQL, web) में चुनने और पर्याप्त प्रमाण मिलने पर रुकने देता है; यह ज़्यादा सक्षम पर धीमा, महँगा और परखने में कठिन है। Graph RAG entities और संबंधों का knowledge graph बनाता है ताकि कई दस्तावेज़ों में फैले सवालों ("कौन-से suppliers project X से जुड़े हैं?") के उत्तर दे सके। Multimodal RAG images, तालिकाएँ और charts retrieve करता है, जैसे captions या multimodal embeddings से। संरचित डेटा के सवाल अक्सर पाठ retrieve करने की जगह SQL बनाकर बेहतर हल होते हैं। इन्हें तब अपनाएँ जब बुनियादी pipeline मापी जा चुकी हो और उसकी सीमाएँ स्पष्ट हों।

त्वरित जाँच: Agentic RAG कब सबसे उपयोगी है?

• Evaluation से बचने के लिए
• एक-पंक्ति FAQ खोज के लिए
• जब सवाल के उत्तर के लिए कई searches या tools चाहिए
• LLM हटाने के लिए