Agentic RAG

Agentic RAG将智能代理集成到传统RAG系统中，通过实现自主查询分析和战略决策，提升信息检索的能力。它被广泛应用于实时自适应查询响应、自动化支持和内部知识管理等场景。

什么是Agentic RAG？

Agentic检索增强生成（RAG）是一种先进的AI框架，将智能代理集成到传统RAG系统中。传统RAG结合大语言模型（LLM）与外部知识源，通过为LLM提供额外上下文信息，提升回答的准确性。Agentic RAG在此基础上，使AI代理能够自主分析查询、做出战略决策并进行多步推理。这种方法让系统能够在多样化的数据集上处理复杂任务，为信息检索带来了动态且灵活的新方式。

代理使用文档检索器，并判断该文档是否与输入查询相关

Agentic RAG的应用方式

Agentic RAG主要用于提升复杂信息检索任务的效率和准确性。借助AI代理，它突破了静态规则系统的局限，引入智能自适应的框架，实现实时规划与执行。这些代理能够利用多种数据源、外部工具及API进行信息的检索、评估和综合，从而提供更全面、具备上下文意识的响应。

应用场景

实时自适应查询响应

Agentic RAG确保员工与客户能够及时获得准确的信息，通过高效数据管理提升生产力。

自动化支持系统

通过快速、精准地解答问题，主体型RAG减轻了人工客服的工作负担，提升了效率与响应速度。

内部知识管理

Agentic RAG优化了企业内部关键信息的访问，帮助员工快速高效地做出明智决策。

研究与创新支持

该系统有助于为战略项目综合并呈现相关数据，助力创新和科研工作。

Agentic RAG的关键特性

• 自适应推理：利用推理器解读用户意图，制定信息检索的战略计划，并评估数据源的可靠性。
• 协作代理网络：构建由多个专业代理组成的网络，各自擅长处理大规模和多样化的数据集。
• 动态规划与执行：具备实时规划与优化查询流程的能力，更高效地应对复杂查询需求。
• 智能质量控制：代理不仅负责数据检索，还会评估和验证信息，确保输出的准确与可靠。
• 外部工具集成：允许代理调用多种外部工具和资源，增强信息采集与处理能力。

实施策略

具备函数调用能力的语言模型

Agentic RAG系统可以基于具备函数调用能力的语言模型构建。这种方法使模型能够与预设工具交互，实现访问和引用网络资源、执行代码等功能。

代理框架

如FlowHunt、DSPy、LangChain和CrewAI等框架，提供了预设模板和工具，简化了主体型RAG系统的搭建。这些框架便于集成多代理系统和外部资源，提升系统的自适应性和效率。

文档分级的提示词

我们需要为代理提供一个工具，对已索引文档中检索到的内容进行分级。以下是用于将检索到的文档分类，并判断其是否回答了用户问题的示例提示词。根据这一判断，代理可重写搜索提示词并再次检索。

你是一名评分员，正在评估检索到的文档与用户问题的相关性。
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检索到的文档：
{context}
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用户问题：{question}
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如果文档包含与用户问题相关的关键词或语义内容，请将其评为相关。
给出“yes”或“no”的二元分数，用以判断文档是否与问题相关。

未来趋势

随着AI技术的进步，Agentic RAG也在不断发展。其趋势包括多模态检索、跨语言能力以及更强大的自然语言处理，促进了人机交互桥梁的升级。了解其核心要素、原理与应用，助力企业和行业扩展主体型RAG系统的适用性与效果。

总之，主体型RAG代表了AI驱动信息检索的重大进步，为复杂查询管理和决策过程带来了更为精细和高效的方法。其自适应、推理与外部知识利用能力，使其成为处理大规模、动态信息环境中组织的有力工具。

Agentic RAG的代表性研究

1. RAG-DDR：利用可微分数据奖励优化检索增强生成
   发表时间：2024-10-17
   本文探讨了通过可微分数据奖励（DDR）方法优化检索增强生成（RAG）系统，以减少大语言模型（LLM）的幻觉现象。研究指出，传统的监督微调（SFT）方法可能导致RAG模块过拟合，并忽视代理间的数据偏好差异。DDR方法通过对齐数据偏好和优化代理输出，显著提升了RAG系统的性能。实验表明，DDR在依赖检索知识的小规模LLM中，效果明显优于SFT。研究还展示了DDR在对齐RAG模块数据偏好、提升生成模块信息提取能力和缓解冲突方面的优势。阅读更多。

2. 基于图的主体型先进RAG系统实现方法研究
   发表时间：2024-09-13
   本研究探索了通过图技术实现先进RAG系统，以提升基于知识的问答系统，克服现有模型的局限。研究解决了传统RAG系统在实时数据整合和准确性方面的不足。通过使用LangGraph，增强了检索数据的可靠性与综合能力，实现更准确的响应。论文详细介绍了实现步骤和指南，为企业环境中部署先进RAG系统提供了实用资源。这一方法有助于提升RAG输出的上下文理解与减少偏见。

3. 面向汽车行业PDF聊天机器人的RAG技术优化：本地部署Ollama模型案例研究
   发表时间：2024-08-12
   本文以汽车行业离线PDF聊天机器人为案例，介绍了在低性能本地环境中部署LLM，并优化RAG技术的实践。研究聚焦于处理复杂行业文档、提升信息检索与生成能力。展示了优化后的RAG技术在工业环境中创建高效可靠聊天机器人的成功应用，突出了在生产环境下改进信息管理的潜力。结果表明，通过定制化RAG实现，聊天机器人性能和用户满意度有了显著提升。