Mistral stellt Agentic Search für die komplexe Dokumentensuche vor

Eine mehrstufige Retrieval-Schicht

Mistral AI hat Agentic Search vorgestellt, eine Retrieval-Schicht, die es KI-Systemen ermöglichen soll, Informationen in komplexen Dokumenten und über mehrere Datenquellen hinweg zu suchen, zu durchsuchen und zu überprüfen. Nach Angaben des Unternehmens verwendet das System eine mehrstufige Retrieval-Schleife, statt ein Modell auf Grundlage einer festen Auswahl von Abschnitten antworten zu lassen, die in einer einzigen Suche ausgewählt wurden.

Agentic Search ist über das Mistral Search Toolkit verfügbar und sowohl in Studio als auch in Vibe in Libraries integriert. Mistral zufolge können die portablen, offenen Werkzeuge mit sensiblen, domänenspezifischen Daten in der Cloud oder lokal betrieben werden, ohne diese Daten über Isolationsgrenzen hinweg zu verschieben.

Fünf Werkzeuge zur Dokumentnavigation

Agentic Search baut auf dem bestehenden Suchindex einer Organisation auf und stellt einem Modell fünf Werkzeuge zur Verfügung:

• search findet relevante Dokumente über den Index.
• open öffnet ein ausgewähltes Dokument.
• navigate navigiert zu einer Seite, einem Abschnitt oder einem Bereich.
• read ruft Inhalte von dieser Stelle ab.
• grep findet ein Muster innerhalb eines geöffneten Dokuments.

Mistral zufolge kann ein Modell diese Werkzeuge nutzen, um erste Ergebnisse zu prüfen, seine Suche anzupassen, zu relevanten Abschnitten zu navigieren und das Quellenmaterial zu lesen, bevor es eine Antwort erstellt. Nach Angaben des Unternehmens erfordern die Werkzeuge weder Feinabstimmung noch modellspezifisches Training.

Das Mistral Search Toolkit enthält außerdem offene Module zum Einlesen, Einbetten und Indizieren von Daten. Als vorgesehene Einsatzbereiche für Agentic Search nennt das Unternehmen lange Dokumente, Fragen, die mehrere Quellen umfassen, Antworten, die eine Überprüfung erfordern, Tabellen und strukturierte Dokumente. Für direkte Nachschlagevorgänge, Suchanfragen mit hohem Volumen und einfache Fragen mit vorhersehbaren Fundstellen könne die herkömmliche indexbasierte Informationsabfrage weiterhin ausreichen.

Von Mistral gemeldete Benchmark-Ergebnisse

Mistral testete Agentic Search mit der Standardkonfiguration des Mistral Search Toolkit, einschließlich standardmäßiger Aufteilung in Abschnitte und Rangordnung ohne Optimierung. Bei den Tests wurden Mistral Medium 3.5 und Z.ai GLM-5.2 eingesetzt.

Bei FinanceBench, das 150 Fragen aus 368 SEC-Einreichungen umfasst, stieg die Korrektheit laut Mistral von 26,7 % auf 86 %. Nach Angaben des Unternehmens erhöhte der Wechsel von einer einmaligen Informationsabfrage zu einer iterativen, ausschließlich auf Suche basierenden Schleife die Genauigkeit bei Mistral Medium 3.5 um 47,3 Prozentpunkte und bei GLM-5.2 um 52,6 Prozentpunkte.

Mistral berichtet, dass das Hinzufügen der Werkzeuge open, navigate, read und grep weitere Genauigkeitssteigerungen von 8,7 Prozentpunkten bei Mistral Medium 3.5 und 6,7 Prozentpunkten bei GLM-5.2 bewirkte. Dem Unternehmen zufolge verbrauchte die vollständige Schleife 23,9 % weniger Token als die ausschließlich auf Suche basierende Schleife mit Mistral Medium 3.5 und 33,7 % weniger mit GLM-5.2.

Bei OfficeQA-Pro-Fragen, die Tabellen und mehrere Dokumente einbeziehen, stiegen die Ergebnisse laut Mistral um 45,6 Prozentpunkte von 6,3 % auf 51,9 %. Das Unternehmen berichtet außerdem von Verringerungen der p90-Latenz um bis zu 39,6 % und des Tokenverbrauchs um bis zu ein Drittel.

Quelle: Mistral AIs Ankündigung „Introducing Agentic Search“, veröffentlicht am 20. August 2026.