探索智能代理增強檢索生成（Agentic RAG）：從基礎到實踐 原創
引言：檢索增強生成的演進
在人工智能領域，大語言模型（LLMs）雖成果豐碩，但也有明顯短板。模型訓練時存儲的知識，可能因時間推移而過時，或存在范圍局限。檢索增強生成（Retrieval - Augmented Generation, RAG）應運而生，它將大語言模型的輸出與外部知識源相連，有效增強了模型能力。
傳統RAG系統處理用戶查詢流程較為固定。用戶提問后，系統先把查詢送入嵌入模型生成向量嵌入，再用其在向量數據庫搜索相關文檔，接著將檢索到的上下文與原始查詢整合，輸入大語言模型生成答案。整個過程線性推進，缺乏反復推理環節。
然而，傳統RAG的弊端也很突出。工作流程靜態線性，初始檢索若失敗，最終答案質量就難以保證。并且，進行相似性搜索時，直接使用用戶原始查詢，若查詢表述與文檔差異大，搜索效果便大打折扣。另外，它缺乏內置推理、規劃及策略調整機制，面對復雜或多步驟查詢時力不從心。
為突破這些困境，智能代理增強檢索生成（Agentic RAG）誕生了。Agentic RAG把人工智能代理嵌入RAG管道，讓大語言模型具備自主決策能力，能決定何時檢索、檢索什么、如何整合結果，甚至何時向用戶請求說明。憑借基于代理系統的規劃、工具使用和自我完善原則，Agentic RAG構建了更靈活智能的檢索工作流程，為復雜問題的解決提供了新途徑。
Agentic RAG與標準RAG的區別
工作流程
標準RAG采用一次性檢索和生成序列，面對查詢僅檢索一次就生成答案。而Agentic RAG工作流程靈活且可迭代，由代理推理引導。代理能執行多輪檢索/生成，拆解復雜問題或中途改變策略。比如，用戶詢問復雜多面的問題，標準RAG可能僅依據一次檢索給出不完整答案，而Agentic RAG的代理會經推理決定多次檢索，從不同知識源獲取信息，進而生成全面精準的答案，凸顯其處理復雜任務的優勢。
決策與適應性
標準RAG系統檢索后就結束，不檢查答案是否完善。Agentic系統則適應性強，代理能評估中間結果，若當前上下文信息不足，會決定檢索更多信息或換用其他工具。例如，用戶查詢某事件詳情，標準RAG可能僅檢索到基礎事實就生成答案，而Agentic RAG的代理若覺得信息不全面，會再次檢索或調用網絡搜索API獲取更多信息，生成更完整準確的答案。
工具使用與數據源
傳統RAG一般只連接單個知識源，如某文檔向量數據庫。Agentic RAG的代理則可調用多個知識庫和多種工具。例如，處理用戶查詢時，代理既能從私人文檔索引檢索，也能調用網絡搜索API，還能使用計算器或其他API。這種多工具運用能力，使Agentic RAG可按需從結構化數據庫、非結構化文本、網絡等多種數據源獲取信息，極大拓展了信息獲取范圍。
自我反思與準確性
標準RAG模型不會自我檢查答案，答案正確性依賴用戶或開發人員判斷。Agentic RAG代理具備自我反思能力，能形成反饋循環。比如，檢索上下文并起草答案后，代理會檢查問題是否回答全面，若有不足，會獲取更多信息或優化查詢。通過迭代改進，答案準確性不斷提高，為用戶提供更可靠服務。
可擴展性與復雜性
Agentic RAG可讓多個代理和工具協同工作，適用范圍更具擴展性，能處理多樣查詢類型和不同數據源信息。例如，可部署由專門代理組成的網絡，分別負責查詢內部文檔、API或網絡，由主代理協調。但這也導致系統復雜性大幅增加，包括代理交互管理、工具集成及多輪對話狀態維持等，都需投入更多精力和資源。
多模態性
傳統RAG主要進行文本檢索，Agentic RAG借助先進大語言模型代理，可融入多模態數據。隨著多模態大語言模型發展，代理能檢索和推理圖像、音頻等數據類型。比如，代理可從數據庫獲取圖像，用圖像字幕模型解讀后融入答案，這種多模態處理能力是傳統RAG所不具備的。
Agentic RAG架構深度剖析
從宏觀看，Agentic RAG架構在常規檢索和生成組件之上新增代理層，該代理層可為單個強大代理，也可為多代理系統。
單代理RAG架構
單代理RAG架構中，代理如同查詢工作流程的智能“指揮者”，涉及以下組件：
- 用戶查詢：用戶以自然語言提出的問題或任務。
- 代理（LLM）：由大語言模型或其與編程邏輯組合而成，經特定提示或設計，可決定行動。能調用向量數據庫查找、網絡搜索等工具，通過思維鏈提示確定各步驟行動。
- 知識源/工具：包含向量數據庫、關鍵字搜索引擎、各類API及從屬代理等，其中至少有一個可獲取查詢相關上下文的檢索器。
- 生成模型：通常代理自身就是生成答案的大語言模型（前提是收集到足夠信息），也可能委托單獨大語言模型實例生成答案，本質上都是大語言模型負責推理和回答。
單代理系統處理查詢流程如下：
- 代理決策——是否需要檢索：代理研究查詢及對話上下文（若為多輪對話），判斷是否需要外部信息。簡單事實性問題可能直接搜索知識庫，直白或常識性問題也可能不檢索直接回答，但多數系統習慣先嘗試檢索。
- 代理決策——選擇工具/源：確定檢索后，代理挑選合適工具或數據源。如有多個向量索引，會選最可能含答案的；針對當前事件查詢，會在向量數據庫和網絡搜索API間抉擇。
- 制定檢索查詢：代理構思輸入檢索工具的查詢內容，可直接用用戶問題，也可重新表述，高級代理還會采用查詢擴展等技術提升檢索效果。
- 檢索并觀察：檢索工具返回候選文檔或數據，代理審視結果，判斷能否回答問題，若結果不佳，會返回前序步驟調整。
- 生成答案：代理收集到足夠信息或確定檢索無幫助后，用大語言模型撰寫答案，檢索上下文會用于提示，代理思維過程也會影響答案構建。
簡化的代理循環代碼如下：
while True:
action = agent.plan(next_step, context_so_far)
if action.type == "SEARCH":
tool = action.tool_selection # 例如 "VectorDB" 或 "WebSearch"
query = action.formulated_query
results = tool.run(query)
agent.observe(results)
elif action.type == "ANSWER":
final_answer = agent.generate_answer(context_so_far)
break循環持續至代理認為可輸出答案或達最大步驟限制。
多代理RAG系統
復雜應用場景可采用多代理RAG系統，多個代理分工明確。如：
- Web代理：專門查詢外部網絡資源。
- DB代理：主要查詢內部數據庫。
- 協調代理：將問題分配給合適專家代理，并匯總結果。
多代理設置下，代理可相互調用，以完成特定子任務。實際應用中，多代理RAG可能呈層級或網絡結構，各代理協作完成復雜任務。像IBM的Agentic RAG系統，一個代理查詢外部數據庫，另一個梳理內部郵件和數據，由協調代理整合輸出形成最終答案，這種設計雖增加復雜性，但提升了系統穩定性和專業性。
Agentic RAG的實現細節
以LangChain為例搭建Agentic RAG系統：
設置檢索的知識庫
先準備知識源，通常為文檔向量存儲，操作與標準RAG類似。
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
# 假設文檔列表docs_list
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
docs = text_splitter.create_documents(docs_list)
# 創建嵌入并在FAISS中索引
embedding_model = OpenAIEmbeddings() # 使用OpenAI嵌入（需API密鑰）
vector_store = FAISS.from_documents(docs, embedding_model)代碼將文檔分割為約500字符小塊，創建嵌入存入FAISS索引，以便vector_store根據新查詢嵌入查詢相似文檔。
為代理定義工具
至少定義一個檢索工具包裝向量存儲調用。
from langchain.agents import Tool
# 定義查詢向量存儲函數
def vector_search(query: str) -> str:
"""在向量數據庫中搜索相關文檔，并返回結果的連接字符串。"""
docs = vector_store.similarity_search(query, k=3)
# 組合檢索到的文檔的內容（可能帶有元數據或片段格式）
return"\n".join([doc.page_content for doc in docs])
# 創建檢索工具
retrieval_tool = Tool(
name="VectorDB",
func=vector_search,
descriptinotallow="從知識庫中檢索相關文檔。"
)
# （可選）定義網絡搜索工具（模擬）
def web_search(query: str) -> str:
# 實際網絡搜索API調用占位符
# 實踐中使用SerpAPI或Bing API等
return fake_web_search_api(query)
search_tool = Tool(
name="WebSearch",
func=web_search,
descriptinotallow="在網絡上搜索最新信息。"
)創建的VectorDB和WebSearch工具，接受字符串輸入，返回檢索文本，供代理按名稱調用。
初始化代理
選擇大語言模型為代理推理提供動力，初始化可調用工具的代理。
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import initialize_agent
# 為代理初始化語言模型（用聊天模型）
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt - 4", temperature=0) # 或選其他大語言模型
# 使用工具創建代理，設置詳細輸出觀察思維過程
agent = initialize_agent(
tools=[retrieval_tool, search_tool],
llm=llm,
agent="zero - shot - react - description", # 用基于ReAct的代理
verbose=True
)代碼設置提示策略，讓代理大語言模型學會使用工具，運行時輸出思維過程。
提問（代理行動）
準備好代理后輸入用戶查詢獲取答案：
query = "標準RAG和Agentic RAG的主要區別是什么？"
response = agent.run(query)
print("代理的答案:", response)代理內部思考回答，可能先使用VectorDB工具查詢，若知識庫有相關文章，向量搜索會返回內容，代理讀取后繼續操作。若問題復雜，可能調用WebSearch或優化問題后再次查詢。
替代實現方法
除LangChain，還可用Autogen、CrewAI等框架實現Agentic RAG邏輯。核心都是定義知識源、包裝成工具，在循環中提示大語言模型使用工具得出答案。實現復雜程度可靈活調整，從簡單的提示邏輯到完全自主決策代理，通常從簡單方法入手，如允許一次額外檢索的兩步RAG，常能有效提高答案準確性。
性能和可擴展性比較
答案質量和成功率
Agentic RAG旨在提升復雜查詢成功率，通過多次檢索和智能查詢構造，挖掘傳統RAG遺漏信息。Hugging Face團隊研究表明，代理方法能重拾先進RAG技術，找到傳統RAG錯過的信息。實際場景中，如100道難題，傳統RAG可能答對60道，采用兩步檢索的Agentic RAG答對題數可能提升至75道，尤其在法律、醫療等對答案準確性要求高的領域，意義重大。
計算開銷和延遲
Agentic RAG對資源需求更高，多次調用大語言模型代理推理，加上頻繁檢索操作，增加查詢延遲和計算成本。Qdrant文章指出，標準RAG一次大語言模型調用即可快速出答案，Agentic RAG代理可能多次調用，延遲累積。例如普通RAG 2秒響應，Agentic RAG因運行步驟多，可能需5到10秒。雖對許多交互應用延遲可接受，但影響吞吐量，相同硬件下每秒處理查詢數量減少。可通過限制代理步驟或選用更快但準確性稍低的模型緩解。
數據源的可擴展性
Agentic RAG在數據源可擴展性方面優勢顯著，能協調管理多個數據源，可隨業務發展為代理添加工具或索引。IBM研究表明，RAG代理網絡可利用多個數據孤島，處理復雜查詢擴展性強。傳統RAG面對大規模數據時，如向量索引過大，會出現檢索慢、結果不準確問題，而Agentic RAG代理可智能路由查詢到合適子索引，適應數據增長，雖每個查詢處理速度降低，但系統覆蓋范圍和靈活性提升。
基準測試考慮
評估Agentic RAG與標準RAG性能，常用答案準確性、F1值、檢索召回率及平均延遲等指標。目前雖無專門標準化基準測試，但研究人員已優化問答基準測試以適應多步驟檢索評估。社區實驗顯示，代理方法處理邊緣情況表現更好，失敗查詢減少。對答案準確性要求高、需減少模型幻覺的應用，Agentic RAG值得考慮；追求快速響應簡單查詢的場景，傳統簡單RAG即可滿足需求。
系統復雜性和維護
Agentic RAG系統組件多、交互復雜，維護和擴展挑戰大。可能出現代理陷入工具調用循環等問題，開發人員需追蹤代理推理步驟，借助Arize的Phoenix或LangSmith等工具調試。工程實踐中，需花費更多時間調整提示策略、確定代理停止時機及更新維護知識源，增加了系統開發和運維成本。
Agentic RAG的挑戰與未來
關鍵挑戰
- 復雜性與可調試性：Agentic RAG系統比標準RAG管道復雜，管理多代理或工具及其交互困難，易出現代理無限檢索循環或選錯工具等問題。需詳細記錄代理思維鏈以便調試，建立完善監控體系。提示設計不當還會導致代理誤解指令或錯誤使用工具。
- 延遲與成本：迭代特性增加推理成本，對實時性要求高或預算有限的應用不利。需合理設置超時或步驟限制，部分代理框架采用緩存中間結果策略降低延遲和成本，但緩存機制也需額外資源和管理。
- 數據質量與知識邊界：依賴底層數據質量，知識庫不完整、有錯誤或偏差，會導致代理檢索到誤導性信息，且代理自主性可能使其超出預設邊界，引入無關或不安全信息，需確保代理遵循數據訪問策略。
- 安全與倫理問題：代理自主性增強，若未嚴格沙盒化，可能執行危險操作。需研究增強代理可信度方法，如評估大語言模型輸出可信度、多代理相互批判等，但并非絕對可靠。同時要注意倫理問題，防止代理獲取版權文本或不適當內容。
- 評估：評估Agentic RAG系統難度大，傳統答案準確性指標外，代理決策過程評估復雜，需考慮步驟數量、工具選擇是否最優等。研究定義針對代理的評估指標，如“工具使用效率”，但大語言模型隨機性導致評估可重復性受挑戰，生產系統中仍存在可變性。
未來趨勢與發展
- 更好的代理框架：未來有望出現更成熟易用的代理框架，簡化構建和約束代理過程。如微軟Autogen庫支持更結構化定義多代理對話和工具使用，未來框架可能集成安全檢查、循環檢測及常見應用模式優化功能，降低開發門檻。
- 規劃算法的集成：研究將經典規劃或強化學習與大語言模型代理結合，使Agentic RAG更系統決定檢索順序，減少對大語言模型不穩定推理的依賴，讓代理行為更可預測和優化。
- 從反饋中學習：未來基于學習的代理將成主流，可根據用戶反饋或操作演示微調策略。如通過多步驟搜索示例微調大語言模型，使其學會不同情況下檢索次數，實現元學習，提升智能水平。
- 多模態和多步驟推理：隨著大語言模型多模態能力提升，Agentic RAG將向多模態拓展。代理可檢索圖像、圖表等多模態信息融入答案，甚至觸發計算操作，成為通用問題解決助手。
- 與知識圖譜和符號人工智能的融合：結合大語言模型代理與知識圖譜或數據庫，實現更深入基于知識的推理。Agentic RAG可借助知識圖譜驗證答案一致性，神經符號人工智能探索將非結構化信息轉化為結構化形式，提升推理能力。
- 標準化和最佳實踐：隨著Agentic RAG應用案例增加，將總結出涵蓋系統設計到應用各方面的最佳實踐指南，如代理數量選擇、查詢路由策略設計及用戶后續問題處理等。社區已分享應用模式經驗，為設計者提供參考。
結論
Agentic RAG是檢索增強生成理念的重大創新，賦予大語言模型規劃、調用工具和迭代能力，構建的系統能處理復雜查詢、整合多元數據源、優化答案質量。它推動人工智能系統能力提升，為工程師開啟構建高自主性智能應用的大門。
隨著技術發展，Agentic RAG將在未來人工智能應用中發揮關鍵作用，帶來創新機遇，在學術、商業及日常生活智能化等方面展現巨大潛力，引領人工智能邁向新高度。
本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
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