یک مثال کاربردی از Graph RAG:

فرض کنید سه واقعیت در اسناد وجود دارد:
سرویس پرداخت آنلاین (Checkout Service) از API پرداخت استفاده می‌کند.API پرداخت روی Cluster-3 اجرا می‌شود.
برای Cluster-3 روز جمعه عملیات نگهداری (Maintenance) برنامه‌ریزی شده است.
اگر سؤال شود:
«آیا عملیات نگهداری روز جمعه می‌تواند روی سرویس پرداخت آنلاین اثر بگذارد؟»

جستجوی برداری ممکن است فقط واقعیت اول و سوم را پیدا کند:

Checkout Service → Payments API
Cluster-3 → Maintenance Friday
اما رابطه میانی:
Payments API → Cluster-3
را از دست بدهد، زیرا کلمات کلیدی سؤال در آن وجود ندارند.
در مقابل، Graph RAG این سه موجودیت را در گراف به هم متصل می‌کند و زنجیره کامل را می‌یابد:
Checkout Service → Payments API → Cluster-3 → Maintenance
و در نتیجه می‌تواند استدلال کند که نگهداری Cluster-3 احتمالاً بر سرویس پرداخت تأثیر خواهد گذاشت.

🟣Agentic RAG

یک گام فراتر هم می‌رود
چگونه؟
در این رویکرد، به جای آنکه یک خط لوله ثابت برای بازیابی و تولید پاسخ وجود داشته باشد، یک عامل هوشمند (Agent) مبتنی بر مدل زبانی تصمیم می‌گیرد:
از چه ابزاری استفاده کند؛
به کدام منبع داده مراجعه نماید؛
چه پرسش‌های میانی ایجاد کند؛
و ترتیب اجرای مراحل چگونه باشد.
به بیان ساده، Agentic RAG فقط اطلاعات را بازیابی نمی‌کند، بلکه برای رسیدن به پاسخ برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری نیز انجام می‌دهد.

مثال : فرض کنید در ادامه مثال کاربردی قبلی
کاربر می‌پرسد:
«چرا زمان پاسخ‌دهی سامانه پرداخت امروز افزایش یافته است؟»
یک Agentic RAG ممکن است این مراحل را طی کند:
لاگ‌های سامانه را بررسی کند.
وضعیت سرویس‌های وابسته را واکاوی کند.
داشبوردهای مانیتورینگ را بخواند.
رخدادهای اخیر زیرساخت را جستجو کند.
ارتباط میان یافته‌ها را تحلیل نماید.
در صورت کافی نبودن اطلاعات، جستجوی جدیدی انجام دهد.

بنابراین Agentic RAG صرفاً یک «بازیابی‌کننده اطلاعات» نیست؛ بلکه شبیه یک پژوهشگر یا تحلیلگر دیجیتال عمل می‌کند که برای یافتن پاسخ، چندین گام استدلالی و اکتشافی را پشت سر می‌گذارد.
#AgenticRAG
@toobabigdatascience