Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能(AI)生態領域相關的技術 - 基于代理的 RAG 實現- Agentic RAG 。

眾所周知，LLM (大型語言模型)的出現徹底改變了我們與信息互動的傳統方式，為信息獲取和知識學習帶來了全新的途徑。然而，縱使這些語言模型擁有驚人的知識容量，但其內部知識庫的有限性仍可能導致它們在回答某些復雜問題時存在準確性和深度不足的局限。這便是 RAG(Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成)技術應運而生的原因。

一、標準 RAG 發展歷史解析

通常而言，RAG 賦予了語言模型獲取和處理外部信息的能力，使其不再被限制在固有的知識范疇內。通過將語言模型與信息檢索系統結合，RAG 允許模型動態地從互聯網、知識庫或其他外部來源檢索相關內容，并將這些內容融合到生成的響應中。這一機制確保了生成的答復不僅貼近真實世界，內容更加翔實可信，從而顯著提升了語言模型在處理復雜問題時的表現。

除了準確性和深度的提升，RAG 技術還為語言模型帶來了更強的泛化能力和知識擴展性。由于不再完全依賴內部知識，模型可以靈活地學習和綜合新的信息，從而適應不斷變化的現實世界。這一優勢尤其適用于那些知識更新迅速或需求多變的領域，使語言模型的應用場景更加廣闊。

盡管標準 RAG(檢索增強生成)技術已經證明了其在簡單查詢任務中的卓越表現，但面對更加復雜的信息處理需求時，仍可能受到局限性的制約。這正是 Agentic RAG 應運而生的原因。Agentic RAG 通過引入人工智能代理的概念，為語言模型賦予了更高層次的智能和自主性，從而使其成為回答復雜問題的有力解決方案。

在 Agentic RAG 體系結構中，不再被動地響應查詢請求,而是主動地分析初步檢索到的信息，并基于對任務復雜性的評估，戰略性地選擇最為合適的工具和方法進行進一步的數據檢索和處理。這種多步驟推理和決策的能力使得 Agentic RAG 可以高效地處理復雜的研究任務，如總結和比較多個文檔中的信息、制定后續的精心策劃的問題等。

與此同時，Agentic RAG 還具備了動態規劃和自我修正的能力。它們可以根據任務進展情況，靈活調整策略和方向，確保信息檢索和處理的高效性和準確性。這一過程貫穿始終，直到代理認為已經獲取了足夠的信息來給出全面、合理的答復。通過這種主動、自主的方式，Agentic RAG 將語言模型從被動的響應者轉變為主動的調查員，賦予了它們深入挖掘和探索復雜信息的能力。

Agentic RAG 在各種需要深度理解和洞見的應用領域都具有巨大的潛力。無論是幫助用戶全面理解復雜的專業主題、提供深刻的見解和建議，還是支持專家們做出明智的決策，Agentic RAG 都能發揮關鍵作用。其標志著語言模型和信息檢索技術的又一次飛躍，為人工智能在知識獲取和決策支持領域的應用奠定了堅實的基礎。

在信息檢索和自然語言處理方面，LLM 和 RAG 的當前發展迎來了效率和復雜的新時代。在 LLM 和 RAG 的最新發展中，在四個關鍵領域取得了重大進展：

1.RAG -增強檢索

此技術的優化對于 RAG 系統的高效表現至關重要。最新的進展側重于重新排名算法和混合搜索方法，旨在精準完善搜索結果的質量和相關性。其中，通過為每個文檔構建多個矢量表示，可以實現更加細粒度的內容表征，從而增強相關性識別的準確性，確保檢索到的信息與查詢需求高度貼合。

2.語義緩存(Semantic Caching)

語義緩存(Semantic Caching)的引入成為降低計算成本、確保響應一致性的關鍵策略。通過將最近查詢的答案與其語義上下文一并存儲，RAG 系統可以高效地解決類似的請求，而無需重復進行計算密集型的 LLM 調用，從而大幅提升響應時間，并確保信息傳遞的一致性。

3.多模態集成(Multimodal Integration)

多模態集成(Multimodal Integration)技術將 LLM 和 RAG 的能力拓展到了文本之外的更廣闊領域。通過集成圖像、視頻等其他模態數據，RAG 系統可以訪問更加廣泛的源材料，實現文本和視覺數據之間的無縫交互。這不僅有助于系統產生更加徹底和細致的響應，還為未來實現多模態信息處理及跨模態推理奠定了堅實基礎。

4.Agentic Enhancement(代理增強技術)

Agentic Enhancement(代理增強技術)的應用賦予了 LLM 和 RAG 前所未有的智能化能力。通過引入基于人工智能的智能代理，這些系統不再是被動響應查詢請求，而是能夠主動分析任務復雜性、評估當前信息狀態，并戰略性地選擇最有效的工具和方法進行多步驟的數據檢索和處理。

二、什么是 Agentic RAG ?

通常來講，我們可以一句話對其進行概括，Agentic RAG，即“基于代理“的 RAG 實現。

基于代理的檢索增強生成(Agentic RAG)技術通過引入創新的代理框架，徹底改變了我們回答復雜問題的方式。與傳統上完全依賴 LLM(大型語言模型)的方法不同，Agentic RAG 利用智能化代理來高效解決那些需要復雜規劃、多步驟推理和利用外部工具的棘手問題。

在 Agentic RAG 體系結構中，智能代理扮演著關鍵角色。如同熟練的研究員，善于靈活運用各種策略和工具來全面探索并深入挖掘信息。代理們首先審視問題的復雜性，評估當前信息狀態，然后戰略性地選擇最有效的工具和方法，如瀏覽多個文檔源、對比分析不同信息、生成總結性摘要等，從而逐步累積知識，最終給出全面而準確的解答。

與傳統方法相比，Agentic RAG 的核心優勢在于其創新的代理框架賦予了系統前所未有的智能化能力。代理們不再是被動響應者，而是主動的調查員和決策者，能夠自主規劃行動路線，進行多步驟推理，并根據任務進展情況靈活調整策略，確保信息檢索和處理的高效性。

另一個關鍵優勢是 Agentic RAG 具備出色的可擴展性。在該框架下，每個新的文檔集合都由一個專門的子代理負責管理，從而確保了對大規模異構信息源的高效整合和利用。無論是增加新的數據集、知識庫,還是集成其他外部工具，Agentic RAG 都能夠靈活應對，實現無縫集成。

通過智能代理的強大能力和靈活的可擴展性，Agentic RAG 系統正在為復雜問題的解答開辟出全新的道路。它突破了傳統方法的局限性，賦予了語言模型前所未有的智能化和自主性，使其能夠主動、高效地檢索和處理海量異構信息，從而產生高質量、深刻的見解和解決方案。

三、Agentic RAG 的獨特之處在哪 ?

引入 Agentic RAG (基于智能代理的檢索增強生成)技術的主要原因在于應對傳統語言模型和信息檢索系統在解決復雜問題時所面臨的諸多挑戰和局限性。以下為需要 Agentic RAG 的幾個關鍵原因，僅供參考:

1.處理復雜問題的需求

復雜問題往往需要綜合多個信息源、進行多步驟推理、甚至利用外部工具才能得到全面解答。然而，傳統的語言模型和檢索系統通常僅能基于其內部知識庫給出初步回應，缺乏對復雜任務的解決能力。Agentic RAG 通過引入智能代理，賦予系統規劃、決策和利用外部資源的能力，從而可以高效地處理此類復雜問題。

2.提高信息檢索和處理的效率

傳統信息檢索系統常常面臨著信息過載的困擾，需要人工篩選大量無關內容。而 Agentic RAG 的智能代理能夠主動分析任務需求，制定檢索策略，精準獲取相關信息，從而顯著提高了信息檢索和處理的效率。

3.增強系統的可解釋性和可控性

Agentic RAG 通過其逐步規劃和決策過程，為系統的運作增加了可解釋性和透明度。用戶可以追溯代理的推理路徑，了解系統是如何得出最終結論的。從而不僅提高了可信度，也為對系統行為的控制提供了支持。

4.實現知識的動態更新和擴展

傳統系統通常受限于其固有的知識庫，難以實時吸收新知識。而 Agentic RAG 則可以靈活地訪問外部信息源，動態更新和擴展知識庫，確保知識的時效性和全面性。

5.支持異構信息源的集成

Agentic RAG 架構支持各種異構信息源的集成，無論是文本、圖像、視頻等不同模態數據，還是專有數據庫、APIs 等外部工具，都可以被智能代理高效利用，從而實現全方位的信息挖掘和綜合。

6.提高系統的可擴展性和靈活性

Agentic RAG 框架具有優秀的模塊化設計，新的信息源或工具可以通過添加對應的代理子模塊而輕松集成，從而使系統具備出色的可擴展性和靈活性。

基于綜上所述，Agentic RAG 的出現正是為了應對傳統系統在復雜問題解決、信息檢索效率、可解釋性、知識擴展、異構集成和系統靈活性等方面的不足，為語言模型和信息檢索系統賦能，使其能夠以更高效、智能和透明的方式服務于人類的信息需求。

因此，可以預見，在不遠的將來，基于 Agentic RAG 技術的智能系統將大顯身手，成為人類在海量雜糅信息中探索知識、獲取見解的得力助手。它們將擅長自主瀏覽各種復雜的信息景觀，深入挖掘內在價值，綜合異源見解，為用戶提供高質量、細致入微的解決方案，助力人類在知識獲取和決策制定等領域跨越新的征程。

Reference ：

• [1] https://www.marktechpost.com/2024/05/28/the-rise-of-agentic-retrieval-augmented-generation-rag-in-artificial-intelligence-ai/
• [2] https://medium.com/@bijit211987/agentic-rag-81ed8527212b