Agentic RAG 是一種基于 AI Agent的 RAG 實現。\x0d\x0a它將協調其組件并執行超越簡單信息檢索和生成的額外操作，以克服RAG基本流程的局限性。\x0d\x0a這種從“工具”到“智能體”的轉變，提升了RAG系統的處理能力

原標題：Agentic RAG：對標準RAG(增強檢索生成系統)的能力增強
文章來源：AI取經路
內容字數：12090字

Agentic RAG：賦能AI，邁向更智能的信息檢索與生成

在人工智能飛速發展的今天，大語言模型（LLM）的應用日益廣泛。然而，“幻覺”問題一直是制約其發展的重要障礙。傳統的檢索增強生成 (RAG) 技術通過引入外部知識庫來緩解這個問題，但其線性流程在處理復雜任務時顯得力不從心。為了克服這一局限性，Agentic RAG應運而生。

什么是Agentic RAG？

Agentic RAG，即基于AI智能體的檢索增強生成技術，它將AI智能體融入RAG流程中。與傳統的RAG不同，Agentic RAG并非被動地響應用戶查詢，而是更像一位“項目經理”，能夠自主優化問題、動態規劃檢索路徑，并通過多輪驗證來優化輸出結果。這種從“工具”到“智能體”的轉變，顯著提升了系統的處理能力。

Agentic RAG與傳統RAG的對比

傳統RAG的工作流程是固定的：用戶提問 → 單次檢索外部數據 → 生成回答。它只能被動地響應當前查詢，生成一次性結果，主要適用于簡單問答和事實性查詢。而Agentic RAG則具備以下創新點：

自主決策與動態流程：Agentic RAG能夠自主優化和分解復雜問題，并通過多次檢索與生成循環，逐步優化結果。它可以根據生成內容或用戶反饋動態調整檢索策略，實現更精準、更全面的信息獲取。

主動性與智能體特性：Agentic RAG擁有規劃模塊，能夠決定何時檢索、如何分解問題，并通過自我評估檢查答案的完整性，必要時觸發二次檢索或修正。這種主動性和智能化特性使其能夠處理更復雜、更具挑戰性的任務。

交互與反饋：Agentic RAG支持多輪對話和上下文跟蹤，能夠根據用戶反饋持續優化后續步驟，實現更流暢、更自然的交互體驗。

下表總結了傳統RAG和Agentic RAG的主要區別：

Agentic RAG的核心架構與實現

Agentic RAG的核心架構主要由規劃模塊和執行模塊組成。

規劃模塊：負責優化用戶查詢，或將復雜問題分解為可執行的子任務。它就像一個“大腦”，決定檢索策略和任務優先級。

執行模塊：負責完成具體的檢索和生成任務，并對生成結果進行優化。它就像一雙“雙手”，執行規劃模塊制定的計劃。

在技術實現方面，規劃模塊通常包含意圖識別、任務分解和決策等功能，而執行模塊則包括知識檢索、答案生成和結果驗證等功能。這些模塊通過動態協作，實現了從任務優化到結果生成的自動化流程。

Agentic RAG的局限性與未來展望

盡管Agentic RAG具有巨大的潛力，但它也面臨一些挑戰：計算延遲和成本較高，以及責任歸屬等問題需要進一步研究。然而，Agentic RAG代表著人機協作模式的根本變革。隨著技術的不斷發展，Agentic RAG將進一步提升AI系統的智能化水平，讓人們從繁瑣的信息檢索和處理中解放出來，專注于更具創造性的工作。

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作者簡介：踏上取經路，比抵達靈山更重要！ AI技術、 AI知識 、 AI應用 、 人工智能 、 大語言模型