RAG Multi-Agents : Guide Technique Avancé

Introduction

Les systèmes RAG traditionnels utilisent une seule base de connaissances et un seul processus de retrieval. Pour des cas d'usage complexes, cette approche montre ses limites. Ce guide présente l'architecture multi-agents, où plusieurs agents spécialisés collaborent.

Pourquoi le Multi-Agents ?

Limites du RAG Classique

1. Sources hétérogènes : Difficile de mélanger efficacement documentation technique, FAQ, et données structurées
2. Requêtes complexes : Une question peut nécessiter plusieurs types d'expertise
3. Qualité variable : Certaines sources sont plus fiables que d'autres
4. Mise à jour : Les sources évoluent à des rythmes différents

Avantages du Multi-Agents

• Spécialisation : Chaque agent est expert de sa source
• Parallélisation : Recherches simultanées
• Arbitrage : Un orchestrateur choisit les meilleures réponses
• Évolutivité : Ajout facile de nouveaux agents

Architecture de Référence

L'architecture comprend un Orchestrateur (Router LLM) qui dirige les requêtes vers des agents spécialisés : Agent Docs Techniques, Agent FAQ Support, et Agent API Reference, chacun connecté à sa propre collection Qdrant.

Implémentation Étape par Étape

1. Définir les Agents Spécialisés

Chaque agent a un rôle précis avec son propre system prompt et seuil de confiance.

DEVELOPERpython
class SpecializedAgent:
    def __init__(self, name, collection, system_prompt, confidence_threshold):
        self.name = name
        self.collection = collection
        self.system_prompt = system_prompt
        self.confidence_threshold = confidence_threshold

2. L'Orchestrateur (Router)

L'orchestrateur décide quels agents solliciter en analysant la requête.

3. Exécution Parallèle

Interroger les agents sélectionnés simultanément avec asyncio.

4. Fusion des Réponses

Combiner intelligemment les réponses des différents agents, en cas de contradiction privilégier l'agent avec la plus haute confiance.

Patterns Avancés

Pattern 1 : Agent de Vérification

Un agent qui vérifie la cohérence et l'exactitude des réponses.

Pattern 2 : Agent de Clarification

Demande des précisions quand la question est ambiguë.

Pattern 3 : Agents Hiérarchiques

Organisation en niveaux avec Agent Généraliste > Agent Technique > Agents Spécialisés.

Optimisations

1. Caching Intelligent : Cache les routages similaires
2. Timeout et Fallback : Gestion des agents lents
3. Métriques et Monitoring : Prometheus pour le suivi

Conclusion

L'architecture multi-agents transforme le RAG d'un système de recherche simple en une véritable plateforme d'intelligence distribuée. La clé du succès réside dans la spécialisation des agents, l'orchestration intelligente, et la fusion cohérente des réponses.