Классический RAG хорошо ищет отдельные факты, но может пропускать исключения и связи между разными разделами документации. Я проверил альтернативный подход: мультиагентный граф, в котором роутер направляет запрос экспертам по отдельным доменам знаний.

В статье — архитектура на LangGraph, сравнение с наивным RAG на датасете из 40 вопросов, метрики качества, задержки и стоимость запросов. А главное — разбор, когда дорогой в эксплуатации агент может оказаться выгоднее дешёвого RAG за счёт экономии инженерного времени.