Agentic RAG：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)RAG(增強(qiáng)檢索生成系統(tǒng))的能力增強(qiáng)

Agentic RAG 是一種基于 AI Agent的 RAG 實(shí)現(xiàn)。\x0d\x0a它將協(xié)調(diào)其組件并執(zhí)行超越簡(jiǎn)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(zhuǎn)變，提升了RAG系統(tǒng)的處理能力

原標(biāo)題：Agentic RAG：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)RAG(增強(qiáng)檢索生成系統(tǒng))的能力增強(qiáng)
文章來源：AI取經(jīng)路
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：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(fā)展的今天，大語(yǔ)言模型（LLM）的應(yīng)用日益廣泛。然而，“幻覺”問題一直是制約其發(fā)展的重要障礙。傳統(tǒng)的檢索增強(qiáng)生成 (RAG) 技術(shù)通過引入外部知識(shí)庫(kù)來緩解這個(gè)問題，但其線性流程在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)顯得力不從心。為了克服這一局限性，Agentic RAG應(yīng)運(yùn)而生。

什么是Agentic RAG？

Agentic RAG，即基于AI智能體的檢索增強(qiáng)生成技術(shù)，它將AI智能體融入RAG流程中。與傳統(tǒng)的RAG不同，Agentic RAG并非被動(dòng)地響應(yīng)用戶查詢，而是更像一位“項(xiàng)目經(jīng)理”，能夠自主優(yōu)化問題、動(dòng)態(tài)規(guī)劃?rùn)z索路徑，并通過多輪驗(yàn)證來優(yōu)化輸出結(jié)果。這種從“工具”到“智能體”的轉(zhuǎn)變，顯著提升了系統(tǒng)的處理能力。

Agentic RAG與傳統(tǒng)RAG的對(duì)比

傳統(tǒng)RAG的工作流程是固定的：用戶提問 → 單次檢索外部數(shù)據(jù) → 生成回答。它只能被動(dòng)地響應(yīng)當(dāng)前查詢，生成一次性結(jié)果，主要適用于簡(jiǎn)單問答和事實(shí)性查詢。而Agentic RAG則具備以下創(chuàng)新點(diǎn)：

自主決策與動(dòng)態(tài)流程：Agentic RAG能夠自主優(yōu)化和分解復(fù)雜問題，并通過多次檢索與生成循環(huán)，逐步優(yōu)化結(jié)果。它可以根據(jù)生成內(nèi)容或用戶反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整檢索策略，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、更全面的信息獲取。

主動(dòng)性與智能體特性：Agentic RAG擁有規(guī)劃模塊，能夠決定何時(shí)檢索、如何分解問題，并通過自我評(píng)估檢查答案的完整性，必要時(shí)觸發(fā)二次檢索或修正。這種主動(dòng)性和智能化特性使其能夠處理更復(fù)雜、更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

交互與反饋：Agentic RAG支持多輪對(duì)話和上下文跟蹤，能夠根據(jù)用戶反饋持續(xù)優(yōu)化后續(xù)步驟，實(shí)現(xiàn)更流暢、更自然的交互體驗(yàn)。

下表總結(jié)了傳統(tǒng)RAG和Agentic RAG的主要區(qū)別：

特性	傳統(tǒng)RAG	Agentic RAG
流程靈活性	固定，單次檢索生成	動(dòng)態(tài)多步驟，自主調(diào)整流程
任務(wù)處理能力	適合簡(jiǎn)單、明確的問題	處理復(fù)雜、多層次的查詢
交互性	單輪響應(yīng)	支持多輪對(duì)話與上下文跟蹤
決策自主性	被動(dòng)執(zhí)行	主動(dòng)規(guī)劃、分解任務(wù)并優(yōu)化路徑
反饋機(jī)制	無或有限	內(nèi)置自我評(píng)估與用戶反饋整合

Agentic RAG的核心架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)

Agentic RAG的核心架構(gòu)主要由規(guī)劃模塊和執(zhí)行模塊組成。

規(guī)劃模塊：負(fù)責(zé)優(yōu)化用戶查詢，或?qū)?fù)雜問題分解為可執(zhí)行的子任務(wù)。它就像一個(gè)“大腦”，決定檢索策略和任務(wù)優(yōu)先級(jí)。

執(zhí)行模塊：負(fù)責(zé)完成具體的檢索和生成任務(wù)，并對(duì)生成結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。它就像一雙“雙手”，執(zhí)行規(guī)劃模塊制定的計(jì)劃。

在技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面，規(guī)劃模塊通常包含意圖識(shí)別、任務(wù)分解和決策等功能，而執(zhí)行模塊則包括知識(shí)檢索、答案生成和結(jié)果驗(yàn)證等功能。這些模塊通過動(dòng)態(tài)協(xié)作，實(shí)現(xiàn)了從任務(wù)優(yōu)化到結(jié)果生成的自動(dòng)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(zhàn)：計(jì)算延遲和成本較高，以及責(zé)任歸屬等問題需要進(jìn)一步研究。然而，Agentic RAG代表著人機(jī)協(xié)作模式的根本變革。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，Agentic RAG將進(jìn)一步提升AI系統(tǒng)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(chuàng)造性的工作。