Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能(AI)生態(tài)領(lǐng)域相關(guān)的技術(shù) - 基于代理的 RAG 實(shí)現(xiàn)- Agentic RAG 。

眾所周知，LLM (大型語言模型)的出現(xiàn)徹底改變了我們與信息互動的傳統(tǒng)方式，為信息獲取和知識學(xué)習(xí)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(nèi)部知識庫的有限性仍可能導(dǎo)致它們在回答某些復(fù)雜問題時(shí)存在準(zhǔn)確性和深度不足的局限。這便是 RAG(Retrieval Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生的原因。

標(biāo)準(zhǔn) RAG 發(fā)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(nèi)。通過將語言模型與信息檢索系統(tǒng)結(jié)合，RAG 允許模型動態(tài)地從互聯(lián)網(wǎng)、知識庫或其他外部來源檢索相關(guān)內(nèi)容，并將這些內(nèi)容融合到生成的響應(yīng)中。這一機(jī)制確保了生成的答復(fù)不僅貼近真實(shí)世界，內(nèi)容更加翔實(shí)可信，從而顯著提升了語言模型在處理復(fù)雜問題時(shí)的表現(xiàn)。

除了準(zhǔn)確性和深度的提升，RAG 技術(shù)還為語言模型帶來了更強(qiáng)的泛化能力和知識擴(kuò)展性。由于不再完全依賴內(nèi)部知識，模型可以靈活地學(xué)習(xí)和綜合新的信息，從而適應(yīng)不斷變化的現(xiàn)實(shí)世界。這一優(yōu)勢尤其適用于那些知識更新迅速或需求多變的領(lǐng)域，使語言模型的應(yīng)用場景更加廣闊。

盡管標(biāo)準(zhǔn) RAG(檢索增強(qiáng)生成)技術(shù)已經(jīng)證明了其在簡單查詢?nèi)蝿?wù)中的卓越表現(xiàn)，但面對更加復(fù)雜的信息處理需求時(shí)，仍可能受到局限性的制約。這正是 Agentic RAG 應(yīng)運(yùn)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(fù)雜問題的有力解決方案。

在 Agentic RAG 體系結(jié)構(gòu)中，不再被動地響應(yīng)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(wù)復(fù)雜性的評估，戰(zhàn)略性地選擇最為合適的工具和方法進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)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(fù)雜的研究任務(wù)，如總結(jié)和比較多個(gè)文檔中的信息、制定后續(xù)的精心策劃的問題等。

與此同時(shí)，Agentic RAG 還具備了動態(tài)規(guī)劃和自我修正的能力。它們可以根據(jù)任務(wù)進(jìn)展情況，靈活調(diào)整策略和方向，確保信息檢索和處理的高效性和準(zhǔn)確性。這一過程貫穿始終，直到代理認(rèn)為已經(jīng)獲取了足夠的信息來給出全面、合理的答復(fù)。通過這種主動、自主的方式，Agentic RAG 將語言模型從被動的響應(yīng)者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥恼{(diào)查員，賦予了它們深入挖掘和探索復(fù)雜信息的能力。

Agentic RAG 在各種需要深度理解和洞見的應(yīng)用領(lǐng)域都具有巨大的潛力。無論是幫助用戶全面理解復(fù)雜的專業(yè)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(fā)揮關(guān)鍵作用。其標(biāo)志著語言模型和信息檢索技術(shù)的又一次飛躍，為人工智能在知識獲取和決策支持領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

在信息檢索和自然語言處理方面，LLM 和 RAG 的當(dāng)前發(fā)展迎來了效率和復(fù)雜的新時(shí)代。在 LLM 和 RAG 的最新發(fā)展中，在四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展：

1.RAG -增強(qiáng)檢索

此技術(shù)的優(yōu)化對于 RAG 系統(tǒng)的高效表現(xiàn)至關(guān)重要。最新的進(jìn)展側(cè)重于重新排名算法和混合搜索方法，旨在精準(zhǔn)完善搜索結(jié)果的質(zhì)量和相關(guān)性。其中，通過為每個(gè)文檔構(gòu)建多個(gè)矢量表示，可以實(shí)現(xiàn)更加細(xì)粒度的內(nèi)容表征，從而增強(qiáng)相關(guān)性識別的準(zhǔn)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(jì)算成本、確保響應(yīng)一致性的關(guān)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(tǒng)可以高效地解決類似的請求，而無需重復(fù)進(jìn)行計(jì)算密集型的 LLM 調(diào)用，從而大幅提升響應(yīng)時(shí)間，并確保信息傳遞的一致性。

3.多模態(tài)集成(Multimodal Integration)

多模態(tài)集成(Multimodal Integration)技術(shù)將 LLM 和 RAG 的能力拓展到了文本之外的更廣闊領(lǐng)域。通過集成圖像、視頻等其他模態(tài)數(shù)據(jù)，RAG 系統(tǒng)可以訪問更加廣泛的源材料，實(shí)現(xiàn)文本和視覺數(shù)據(jù)之間的無縫交互。這不僅有助于系統(tǒng)產(chǎn)生更加徹底和細(xì)致的響應(yīng)，還為未來實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息處理及跨模態(tài)推理奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

4.Agentic Enhancement(代理增強(qiáng)技術(shù))

Agentic Enhancement(代理增強(qiáng)技術(shù))的應(yīng)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(tǒng)不再是被動響應(yīng)查詢請求，而是能夠主動分析任務(wù)復(fù)雜性、評估當(dāng)前信息狀態(tài)，并戰(zhàn)略性地選擇最有效的工具和方法進(jìn)行多步驟的數(shù)據(jù)檢索和處理。

什么是 Agentic RAG ?

通常來講，我們可以一句話對其進(jìn)行概括，Agentic RAG，即“基于代理“的 RAG 實(shí)現(xiàn)。

基于代理的檢索增強(qiáng)生成(Agentic RAG)技術(shù)通過引入創(chuàng)新的代理框架，徹底改變了我們回答復(fù)雜問題的方式。與傳統(tǒng)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(fù)雜規(guī)劃、多步驟推理和利用外部工具的棘手問題。

在 Agentic RAG 體系結(jié)構(gòu)中，智能代理扮演著關(guān)鍵角色。如同熟練的研究員，善于靈活運(yùn)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(fù)雜性，評估當(dāng)前信息狀態(tài)，然后戰(zhàn)略性地選擇最有效的工具和方法，如瀏覽多個(gè)文檔源、對比分析不同信息、生成總結(jié)性摘要等，從而逐步累積知識，最終給出全面而準(zhǔn)確的解答。

與傳統(tǒng)方法相比，Agentic RAG 的核心優(yōu)勢在于其創(chuàng)新的代理框架賦予了系統(tǒng)前所未有的智能化能力。代理們不再是被動響應(yīng)者，而是主動的調(diào)查員和決策者，能夠自主規(guī)劃行動路線，進(jìn)行多步驟推理，并根據(jù)任務(wù)進(jìn)展情況靈活調(diào)整策略，確保信息檢索和處理的高效性。

另一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢是 Agentic RAG 具備出色的可擴(kuò)展性。在該框架下，每個(gè)新的文檔集合都由一個(gè)專門的子代理負(fù)責(zé)管理，從而確保了對大規(guī)模異構(gòu)信息源的高效整合和利用。無論是增加新的數(shù)據(jù)集、知識庫，還是集成其他外部工具，Agentic RAG 都能夠靈活應(yīng)對，實(shí)現(xiàn)無縫集成。

通過智能代理的強(qiáng)大能力和靈活的可擴(kuò)展性，Agentic RAG 系統(tǒng)正在為復(fù)雜問題的解答開辟出全新的道路。它突破了傳統(tǒng)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(gòu)信息，從而產(chǎn)生高質(zhì)量、深刻的見解和解決方案。

Agentic RAG 的獨(dú)特之處在哪 ?

引入 Agentic RAG (基于智能代理的檢索增強(qiáng)生成)技術(shù)的主要原因在于應(yīng)對傳統(tǒng)語言模型和信息檢索系統(tǒng)在解決復(fù)雜問題時(shí)所面臨的諸多挑戰(zhàn)和局限性。以下為需要 Agentic RAG 的幾個(gè)關(guān)鍵原因，僅供參考:

1.處理復(fù)雜問題的需求

復(fù)雜問題往往需要綜合多個(gè)信息源、進(jìn)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(tǒng)的語言模型和檢索系統(tǒng)通常僅能基于其內(nèi)部知識庫給出初步回應(yīng)，缺乏對復(fù)雜任務(wù)的解決能力。Agentic RAG 通過引入智能代理，賦予系統(tǒng)規(guī)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(fù)雜問題。

2.提高信息檢索和處理的效率

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

3.增強(qiáng)系統(tǒng)的可解釋性和可控性

Agentic RAG 通過其逐步規(guī)劃和決策過程，為系統(tǒng)的運(yùn)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(tǒng)是如何得出最終結(jié)論的。從而不僅提高了可信度，也為對系統(tǒng)行為的控制提供了支持。

4.實(shí)現(xiàn)知識的動態(tài)更新和擴(kuò)展

傳統(tǒng)系統(tǒng)通常受限于其固有的知識庫，難以實(shí)時(shí)吸收新知識。而 Agentic RAG 則可以靈活地訪問外部信息源，動態(tài)更新和擴(kuò)展知識庫，確保知識的時(shí)效性和全面性。

5.支持異構(gòu)信息源的集成

Agentic RAG 架構(gòu)支持各種異構(gòu)信息源的集成，無論是文本、圖像、視頻等不同模態(tài)數(shù)據(jù)，還是專有數(shù)據(jù)庫、APIs 等外部工具，都可以被智能代理高效利用，從而實(shí)現(xiàn)全方位的信息挖掘和綜合。

6.提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和靈活性

Agentic RAG 框架具有優(yōu)秀的模塊化設(shè)計(jì)，新的信息源或工具可以通過添加對應(yīng)的代理子模塊而輕松集成，從而使系統(tǒng)具備出色的可擴(kuò)展性和靈活性。

基于綜上所述，Agentic RAG 的出現(xiàn)正是為了應(yīng)對傳統(tǒng)系統(tǒng)在復(fù)雜問題解決、信息檢索效率、可解釋性、知識擴(kuò)展、異構(gòu)集成和系統(tǒng)靈活性等方面的不足，為語言模型和信息檢索系統(tǒng)賦能，使其能夠以更高效、智能和透明的方式服務(wù)于人類的信息需求。

因此，可以預(yù)見，在不遠(yuǎn)的將來，基于 Agentic RAG 技術(shù)的智能系統(tǒng)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(fù)雜的信息景觀，深入挖掘內(nèi)在價(jià)值，綜合異源見解，為用戶提供高質(zhì)量、細(xì)致入微的解決方案，助力人類在知識獲取和決策制定等領(lǐng)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