標準RAGはドキュメントをベクトル化して類似度検索で最も関連するチャンクを取得するが、複数ドキュメント間の関係を必要とするクエリでは機能しない
Graph RAGはインデックス作成時にLLMがエンティティと関係性を抽出し、取得時に埋め込み類似度ではなくこれらの接続を辿ることで複数ステップのクエリに対応する。Agentic RAGは固定された取得パイプラインの代わりにLLMエージェント（自分で判断して作業するAI）がクエリ時にどのツールを呼び出すか、どのソースをクエリするかを決定する
標準RAGは単一ステップの事実検索、Graph RAGは多段階の関係クエリ、Agentic RAGはツール使用を伴う動的な複数ソースタスクに適している
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