Exemple concret
Un RAG classique cherche une fois et répond. Un RAG agentique cherche, évalue, relance avec d'autres mots-clés si la première passe ne suffit pas.
Pourquoi ça compte
Sur des questions complexes (multi-étape, multi-source), un RAG agentique double souvent la qualité d'un RAG classique.
Tu le vois dans les assistants de recherche, Azure agentic retrieval, LangChain et les agents de veille.
À ne pas confondre
RAG : Le RAG permet à une IA de répondre en s'appuyant sur des documents récupérés au moment de la question.
Workflow agentique : Un workflow agentique est une suite d'étapes où l'IA planifie, utilise des outils, vérifie et continue jusqu'au résultat.
Erreurs fréquentes
- Lancer un RAG agentique sur une question simple (lent et inutile).
- Ne pas limiter le nombre d'itérations.
- Confondre RAG agentique et tool-use (proche mais pas pareil).
Mini-checklist
- Je vérifie d'abord si le mot désigne un concept, un outil, un risque ou une métrique.
- Je le relie à un cas concret : Un RAG classique cherche une fois et répond. Un RAG agentique cherche, évalue, relance avec d'autres mots-clés si la première passe ne suffit pas.
- Je garde en tête le piège principal : Lancer un RAG agentique sur une question simple (lent et inutile).
Questions rapides
C'est quoi RAG agentique en IA ?
Le RAG agentique laisse l'agent décider quand chercher, quoi chercher et quand relancer une recherche.
Où vais-je croiser RAG agentique ?
Tu le vois dans les assistants de recherche, Azure agentic retrieval, LangChain et les agents de veille.
Quel mot lire après RAG agentique ?
Commence par RAG, Workflow agentique, Retriever.