Agentic RAG: betere bewijsvoering bewezen met 298 vragen

Samenvatting

Agentic RAG vond op 298 vragen zowel gemiste als verloren papers, maar leverde te weinig bewijs om het te vertrouwen.

Wat Agentic RAG deed

In een test liet de auteur een AI-agent opnieuw zoeken wanneer die daar zelf voor koos. De aanpak werd beoordeeld op 298 vragen en vergeleken met plain search.

De agent vond papers die de gewone zoekmethode had gemist. Tegelijk verloor Agentic RAG ook papers die plain search wel had gevonden. De extra opbrengst bleef daardoor te klein om de methode zonder aanvullende controle te vertrouwen.

Waarom Agentic RAG belangrijk is

De test maakt een praktisch onderscheid zichtbaar tussen meer zoekacties en betere bewijsvoering. Een agent die zelfstandig opnieuw zoekt, vergroot de verzameling bronnen niet automatisch op een betrouwbare manier. De uitkomst hing hier af van wat de agent wel en niet opnieuw oppakte.

Dat raakt BI-toepassingen waarin een antwoord niet alleen plausibel moet klinken, maar ook terug te voeren moet zijn op de juiste bron. Agentic RAG voegt een beslismoment toe aan het zoekproces: de agent bepaalt wanneer een nieuwe zoekactie nodig is. De testresultaten laten zien dat die keuze zowel ontbrekende papers kan aanvullen als eerder gevonden papers buiten beeld kan brengen.

Daarom volstaat een vergelijking met alleen het aantal gevonden documenten niet. De kwaliteit van de gevonden onderbouwing en het behoud van relevante bronnen tellen tegelijk mee. Plain search blijft in deze test een noodzakelijke referentie.

Concrete takeaway voor Agentic RAG

Gebruik Agentic RAG niet als vervanging van plain search. Test beide routes op dezelfde vragen, controleer welke papers elke methode mist en leg vast welke bronnen het uiteindelijke antwoord onderbouwen. De uitkomst van 298 vragen geeft geen basis om extra zoekrondes zonder menselijke controle te vertrouwen.