Agentic RAG 指南：是什么让 RAG 真正具有 Agentic 性？

在深入探讨代理 RAG 和 AI 代理之前，我们先来了解一下人工智能世界正在飞速发展。从最初围绕大型语言模型 (LLM) 的兴奋，到生成式人工智能 (Gen AI) 的实际应用，企业不断寻找新的方法来自动化任务并更快地进行创新。

这些进步包括 自主人工智能代理 和 代理人工智能这代表着向更加自主和智能的系统迈出了一大步，这些系统不仅能够处理信息，还能主动执行任务并在极少的人工干预下做出决策。为了使这些智能体能够在复杂的商业环境中有效运作，它们需要具备可靠且最新的知识。满足这一需求的关键技术是 检索增强生成（RAG）.

本文将作为代理 RAG 的全面指南，重点介绍 RAG 与 AI 代理的代理性质之间的关系。 让我们首先简要回顾一下 RAG 和 AI 代理。

什么是人工智能代理？

AI代理商 是自主的软件实体，可以通过传感器感知环境，并通过效应器对环境采取行动以实现特定目标。

它们的特点是能够独立决策、从经验中学习，并且经常与其他智能体或人类互动。人工智能智能体的主要特征包括：

• 自治
• 主动性
• 响应能力
• 目标导向

什么是RAG？

检索增强型生成（RAG） 是一个旨在增强 LLM 能力的框架，允许它们在生成过程中访问和合并来自外部知识源的信息。

A RAG管道 有两个关键组成部分：

• 检索组件由矢量数据库和嵌入模型组成，负责从外部数据源搜索和获取相关信息
• 使用 LLM 生成一致响应的生成组件

因此，使用 RAG 的 LLM 并非仅仅依赖于训练数据，而是首先根据用户的查询检索相关文档或信息片段，然后利用检索到的信息生成更准确、更符合语境且更及时的响应。这种方法有助于缓解独立 LLM 经常出现的幻觉和知识断层等问题。

现在让我们来讨论一下是什么让 RAG 具有代理性。

什么是代理 RAG？

Agentic RAG 是一种高级形式的检索增强生成，其中 AI 代理被策略性地集成到 RAG 流程中，以增强其功能。该模型并非采用固定的“检索后生成”步骤，而是将检索器视为可随时调用的工具——决定何时获取数据、发出哪些查询以及如何跨多个跳转链接证据。

Agentic RAG 还以短期工作记忆和长期状态的形式追踪上下文。它会记住查阅过哪些来源以及每个来源揭示了什么。这些记录可以避免重复搜索，支持多轮推理，并让系统回忆过去的发现或用户偏好。

Agentic RAG 除了提供动态数据检索接口外，还集成了多个在流程内协作的专用代理。每个代理都会过滤噪声，评估检索数据的相关性，并根据实时反馈动态调整检索参数。

简而言之，Agentic RAG 代表着朝着构建更加智能、自主、知识驱动的 AI 系统迈出了重要一步。

代理 RAG 如何工作？

我们知道，传统的 RAG 通常涉及单个查询、检索相关文档，并根据检索到的上下文和原始查询生成答案。相比之下，Agentic RAG 将整个过程分解为由不同智能代理执行的一系列步骤。

以下是代理 RAG 管道中通常遵循的步骤的细分：

高级查询处理： 不是直接嵌入用户的查询，而是 查询理解和分解代理 首先分析查询的意图、关键实体和复杂性。它可能会将复杂的查询分解为多个子查询。

智能、多源检索： 这个 检索代理 接收处理后的查询（或子查询）并从各种知识源检索信息。这些知识源可以包括向量数据库（使用嵌入和相似性搜索），也可以包括知识图谱（使用图遍历）、Web（使用有针对性的搜索策略），以及其他潜在的结构化或非结构化数据源。检索方法和数据源的选择可以根据查询分析动态调整。

上下文信息融合与排序： 从不同来源检索到的信息由 信息融合代理它会附加上下文并评估每条信息的相关性和质量。它可能会过滤掉冗余或矛盾的信息，并根据其相关性和可靠性对剩余内容进行排序。

推理和计划制定： 推理和规划代理会收集收集到的信息，并制定逐步的计划来构建答案并指导生成过程。它可以执行推理任务，例如综合来自多个文档的信息、识别关系以及进行推理。

增强推理生成： 然后，生成代理使用 LLM，但利用前面步骤提供的更结构化、更合理的上下文，生成更全面、更准确的响应。

响应评估和改进： 改进代理会评估生成的响应的质量。如果响应不符合某些标准，该代理可以触发检索、推理和生成步骤的进一步迭代，并可能调整其他代理的策略以改进响应。

协调工作流程管理： 在整个过程中，编排代理管理信息流并协调所有单个代理的活动，确保每个步骤按照正确的顺序执行，并且信息在它们之间有效传递。

最终响应交付： 最后，输出代理将生成的响应呈现给用户。

企业为何需要代理 RAG？

换句话说，如果企业已经拥有 RAG 和 LLM，为什么还需要 AI 代理？

RAG 最初是为了通过将语言模型的输出与现实世界中检索到的信息相结合来增强语言模型而出现的。然而，随着用例变得越来越复杂，静态检索机制显然无法跟上现代信息生态系统的流动性和深度。以下是 agentic RAG 为企业提供的帮助：

克服静态限制

传统的 RAG 系统能够有效地为 LLM 补充外部数据，但它们难以实时调整。自主 AI 代理的集成能够持续管理、优化和验证检索到的信息，确保生成组件获得最相关、最新的内容。

应对数据爆炸

随着数字信息的指数级增长和日益精细的查询，组织需要一种更具动态性、自我调节性的机制。Agentic RAG 赋能企业利用 LLM，通过智能信息检索和处理，增强洞察力并持续学习。

突破自治界限

随着人工智能模型的进步，构建能够独立推理、规划和适应的系统的雄心也日益高涨。在 RAG 管道中嵌入自主代理可以实现更高级别的编排，因为这些智能系统会积极参与决策过程，包括检索哪些数据、如何过滤数据以及如何将数据与生成输出集成。

实时访问上下文感知响应

Agentic RAG 的发展反映了整个行业对实时情报的需求。换句话说，企业正在寻求能够自我修正并持续更新知识库的系统。这对于准确性以及需要在动态环境中及时洞察的应用至关重要。

Agentic RAG 与传统 RAG

虽然传统 RAG 本身就是利用外部知识增强 LLM 能力的有效方法，但代理 RAG 的独特之处在于，它能够在信息检索和内容生成的核心流程中引入自主 AI。这带来了一种更具动态性和智能的知识整合方法，使其能够超越传统 RAG 流程的功能。

传统 RAG 和代理 RAG 之间的区别如下：

检索智能

传统 RAG 通常采用更直接的检索机制，依赖于关键字匹配或语义相似度与预先索引的知识库。对于给定的查询，检索策略通常是固定的。

代理机构 RAG 利用自主代理的智能来对检索过程做出决策。这些代理可以制定更复杂的查询，探索多种检索策略，甚至基于初始结果执行迭代检索。

处理多个数据源

传统 RAG 可能配置为跨多个数据源进行搜索，但该过程通常是预先定义的并且不太动态。

代理机构 RAG 使代理能够根据查询上下文和已收集的信息，智能地选择和查询各种数据源。代理可以决定哪些来源最有可能包含相关信息，以及如何最佳地访问它们。

工作流程的复杂性

传统 RAG 通常遵循线性工作流程：检索相关文档、增强提示并生成响应。

代理机构 RAG 支持更复杂、更动态的工作流程。代理将复杂的查询分解为更小的步骤，协调多个检索和处理阶段，甚至为特定任务调用不同的专门代理。

适应性

传统 RAG 依赖于检索和生成过程，该过程通常不太适应单个查询或不断发展的信息环境的特定细微差别。

代理机构 RAG 由于代理可以从过去的交互中学习，随着时间的推移调整其检索策略，并根据用户的特定要求和对话的上下文定制信息处理，因此表现出更大的适应性。

准确性和上下文理解

传统 RAG 准确性很大程度上取决于检索到的文档的质量和 LLM 综合信息的能力。 语境理解 主要由 LLM 本身处理。

代理机构 RAG 人工智能代理的优势在于，它能够通过交叉引用来自多个来源的信息、过滤掉不相关或低质量的数据以及对检索到的内容进行推理，从而为法学硕士 (LLM) 提供更精细、上下文更丰富的信息，在确保准确性方面发挥更积极的作用。

企业如何使用 agentic RAG？

在 RAG 系统中集成自主代理是对企业数据工作流程的战略性重塑，它使组织能够实现前所未有的情境智能和精准度。在实践中，自主代理 RAG 能够实现情境感知和多步骤响应，其功能远远超出了简单的聊天机器人交互。

以下是 agentic RAG 所针对的功能领域和用例：

客户支持

各大公司正在呼叫中心和客户服务门户部署代理式 RAG，以便快速检索最新数据（例如保单文档、故障排除指南或实时订单信息），并生成定制化的响应。实时问答功能缩短了解决问题的时间，并减少了人工工作量。

内部知识管理和文档自动化

组织使用 agentic RAG 自动标记、组织和合成大量内部文档，将其转换为可搜索的知识库，以支持更快的决策。

销售、营销和商业智能 (BI)

销售和营销团队使用 agentic RAG 来生成个性化沟通、自动化潜在客户挖掘，并生成全面的市场分析报告。这提高了生产力和决策能力。

金融服务与风险管理

在金融领域，代理 RAG 系统能够检索最新的市场数据和监管文件，并综合洞察，帮助企业做出明智的决策，从而协助完成信用风险分析和合规等任务。研究还展示了其在构建用于投资组合分析的模型风险管理团队方面的应用。

您需要什么来实现代理 RAG 架构？

Agentic RAG 架构将先进的检索方法与智能自主推理相结合，以提供高度准确的输出。但是，企业如何将现有的数据工作流程转变为敏捷、多步骤、情境感知的系统呢？实现这一转变需要三大核心能力。

首先，获得尖端的法学硕士（LLM）和生成式人工智能工具至关重要。这些模型提供了驱动智能决策和细致推理所需的认知基础。其次，一个强大的 数据集成层 需要无缝连接各种内部和外部数据源——从结构化 企业数据库 动态云服务和实时 API。最后，缺少的推动因素是一个强大的 AI 代理构建平台，该平台提供直观的开发环境，使非技术用户能够轻松设计、部署和管理 AI 代理。

这样的AI代理平台如同一个集中式枢纽，能够自动执行繁琐的数据管理和工作流程编排流程。它简化了不同数据源的集成，确保了数据质量的一致性，并加快了开发周期，使各种规模的组织都能轻松获得先进、自主的AI解决方案。

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