在人工智能领域，尤其是在自然语言处理（NLP）中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）模型因其在处理复杂查询时的能力而受到关注。RAG模型结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两个步骤，以提供更准确和相关的回答。然而，传统的单步RAG工作流存在局限性，特别是在处理需要迭代推理和适应性的场景时。为了解决这些问题，Agentic RAG应运而生，它通过引入一个由大型语言模型（LLM）驱动的代理来动态协调检索和生成工作流。
单步RAG工作流的局限性
在单步RAG工作流中，整个过程是线性和静态的。系统检索文档，生成响应，然后传递它，而不验证其准确性或相关性。这种方法适用于简单的查询，其中直接信息可以在知识库中找到。但是，一旦查询变得复杂，准确性就会受到影响。如果检索到的上下文不充分或者LLM误解了它，输出就会受到影响。缺乏迭代推理和适应性限制了解决方案，并可能导致用户得到不完整或误导性的答案。
Agentic RAG的引入
Agentic RAG通过使用AI代理来协调RAG工作流，允许增加额外的步骤，如将查询路由到适当的源、验证上下文、检查响应是否出现幻觉等。这些步骤由代理根据工作流的当前状态动态触发。
Agentic RAG的关键特点
- 反射和适应：代理在每一步评估其状态，根据需要重新访问或修改步骤。例如，如果检索到的文档不相关，代理可以触发网络搜索以细化结果。
- 动态工作流执行：与静态工作流不同，代理根据其当前状态决定执行哪些步骤。随着代理更新对任务的理解，工作流也会随之发展。
- 验证：每个响应都验证其是否基于检索到的文档。如果响应不准确或不完整，代理会重新访问早期步骤，直到生成满意的答案。
Agentic RAG工作流示例
以下是一个使用LangGraph和IBM watsonx.ai实现Agentic RAG工作流的示例。这个示例展示了代理工作流的步骤，每个步骤运行时，都会更新状态对象，这些信息用于条件性地确定下一步。
- 用户提交一个问题。
- LLM根据主题将查询路由到向量数据库或网络搜索。
- 评分文档：
- 如果所有检索到的文档都相关，继续进行响应生成。
- 如果任何文档不相关，执行额外的搜索并重新检查相关性。
- 响应生成：LLM根据检索到的文档生成答案。
- 验证：
- 如果响应基于文档并且回答了问题，工作流结束（最佳路径）。
- 如果响应基于文档但没有完全回答原始问题，则重新访问搜索（步骤3），并从那里开始运行流程，直到找到有效的响应（根据需要适应和迭代）。
- 如果响应没有基于文档，则重新生成并验证。
考虑因素和结束思考
在上述部分中，我们看到了更动态的RAG工作流如何帮助提高RAG解决方案的整体准确性。然而，有几件事情需要注意。由于代理工作流更复杂且迭代，这意味着与单步方法相比，您需要进行更多的LLM调用。这可能对性能（延迟）和成本产生影响。一种平衡方法是为每个LLM步骤选择正确的模型，而不是为每个步骤选择最大的模型。这就是使用IBM的watsonx.ai平台的用武之地，它允许您从IBM和其他领先公司（如Meta和Mistral）构建的各种大小和能力的LLM中进行选择。
Agentic RAG的优势
Agentic RAG的优势在于其能够处理更复杂的查询，并提供更准确、更相关的答案。以下是Agentic RAG的一些主要优势：
- 提高准确性：通过迭代推理和适应性，Agentic RAG能够更准确地理解和响应复杂的查询。
- 增强用户体验：通过提供更完整和准确的答案，Agentic RAG能够增强最终用户的体验。
- 灵活性和可扩展性：Agentic RAG的工作流可以根据不同的查询和上下文动态调整，使其更加灵活和可扩展。
- 减少误导性答案：通过验证每个响应，Agentic RAG能够减少误导性答案的风险。
Agentic RAG的挑战
尽管Agentic RAG提供了许多优势，但在实施和运行过程中也面临一些挑战：
- 性能和延迟：由于需要更多的LLM调用，Agentic RAG可能会遇到性能和延迟问题。
- 成本：更多的LLM调用可能会导致更高的成本，特别是在大规模部署时。
- 复杂性：Agentic RAG工作流的复杂性可能会增加开发和维护的难度。
- 模型选择：为每个LLM步骤选择正确的模型可能需要专业知识和经验。
Agentic RAG代表了RAG模型在处理复杂查询和提供更准确答案方面的一个进步。通过引入一个由LLM驱动的代理来动态协调检索和生成工作流，Agentic RAG能够提供更动态、更适应性强的解决方案。然而，这种进步也带来了性能、成本和复杂性的挑战。为了充分利用Agentic RAG的优势，组织需要仔细考虑这些因素，并选择适合其特定需求和资源的模型和平台。
随着人工智能技术的不断发展，我们可以预见Agentic RAG和其他类似的自适应工作流将在未来的NLP应用中发挥越来越重要的作用。通过不断优化和调整这些工作流，我们可以期待在未来实现更智能、更准确和更用户友好的AI解决方案。