大语言模型（LLM）正在以前所未有的速度改变着各行各业，但其固有的知识局限性一直是一个挑战。为了克服这个难题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术应运而生。而今，Agentic RAG 作为一种更先进的 RAG 范式，通过引入智能代理（Agent）来编排和优化整个流程，极大地提升了大模型在知识密集型任务中的表现。本文将深入探讨 Agentic RAG 的概念、演进、架构、框架以及构建方法，旨在帮助读者全面了解这项前沿技术，并在实际应用中充分发挥其潜力。
RAG 的进化：从朴素到智能
最初的 RAG 系统，我们称之为“朴素 RAG”，其流程相对简单：用户提出问题，系统检索相关文档，然后将检索到的文档与问题一起输入大模型，生成最终答案。这种方法在一定程度上缓解了模型知识不足的问题，但仍然存在局限性，例如检索结果的相关性不足、模型无法有效地利用所有信息等。
为了解决这些问题，研究人员提出了“高级 RAG”，通过改进检索算法、引入查询重写、优化文档分割等技术来提高检索的准确性和效率。例如，可以使用向量数据库来存储文档的向量表示，并通过近似最近邻搜索（ANN）来加速检索过程。
随后，“模块化 RAG” 进一步将 RAG 流程分解为多个独立的模块，例如查询理解模块、检索模块、文档处理模块、生成模块等。每个模块都可以独立进行优化，从而提高整个系统的灵活性和可维护性。
“图 RAG” 则将知识图谱引入 RAG 系统，利用知识图谱的结构化信息来提高检索的准确性和相关性。例如，可以使用实体链接技术将文档中的实体链接到知识图谱中的节点，然后利用图谱的结构信息来检索与问题相关的实体和关系。
而 Agentic RAG，正是 RAG 技术发展的一个重要里程碑，它利用智能代理来动态地管理和编排 RAG 流程，从而实现更智能、更高效的知识检索和生成。
Agentic RAG：智能代理驱动的知识发现
Agentic RAG 的核心思想是利用智能代理来自动化和优化 RAG 的各个环节。这些代理可以执行各种任务，例如查询理解、文档检索、信息提取、知识融合、答案生成等。通过代理之间的协作，Agentic RAG 系统可以更好地理解用户的问题，更准确地检索相关信息，并生成更符合用户需求的答案。
一个典型的 Agentic RAG 系统可能包含以下几种类型的代理：
- 查询代理（Query Agent）： 负责理解用户的查询意图，并将其转化为更适合检索的格式。例如，它可以使用自然语言处理技术来提取查询中的关键词、实体和关系，并进行查询扩展。
- 检索代理（Retrieval Agent）： 负责根据查询结果从知识库中检索相关文档。它可以使用不同的检索算法和策略，例如基于关键词的检索、基于向量相似度的检索、基于知识图谱的检索等。
- 阅读代理（Reader Agent）： 负责阅读检索到的文档，并从中提取相关信息。它可以使用自然语言处理技术来识别文档中的实体、关系、事件等，并将这些信息转化为结构化的知识表示。
- 生成代理（Generator Agent）： 负责根据提取到的信息生成答案。它可以使用大语言模型来生成自然语言的答案，也可以生成结构化的知识表示。
这些代理之间可以通过消息传递和协作来完成复杂的知识检索和生成任务。例如，查询代理可以将查询发送给检索代理，检索代理将检索到的文档发送给阅读代理，阅读代理将提取到的信息发送给生成代理，生成代理最终生成答案并返回给用户。
Agentic RAG 的架构：单代理、多代理与分层式
Agentic RAG 系统根据代理的数量和组织方式可以分为多种架构，常见的包括单代理 Agentic RAG、多代理 Agentic RAG 和分层式 Agentic RAG。
- 单代理 Agentic RAG： 在这种架构中，只有一个代理负责管理整个 RAG 流程。该代理可以根据不同的情况选择不同的工具和模块来完成任务。例如，一个单代理可以根据查询的类型选择不同的检索算法，或者根据文档的类型选择不同的信息提取方法。
- 多代理 Agentic RAG： 在这种架构中，多个代理协同完成 RAG 任务。每个代理负责不同的任务，例如查询理解、文档检索、信息提取、答案生成等。代理之间可以通过消息传递和协作来完成复杂的任务。多代理架构可以更好地利用不同代理的专业知识，从而提高系统的性能。
- 分层式 Agentic RAG： 在这种架构中，代理被组织成一个层次结构。顶层代理负责管理整个流程，并将任务分解为更小的子任务。底层代理负责执行具体的任务，例如查询理解、文档检索、信息提取、答案生成等。分层式架构可以更好地管理和控制复杂的 RAG 流程，从而提高系统的可扩展性和可维护性。
选择哪种架构取决于具体的应用场景和需求。单代理架构简单易实现，适合于简单的 RAG 任务。多代理架构可以更好地利用不同代理的专业知识，适合于复杂的 RAG 任务。分层式架构可以更好地管理和控制复杂的 RAG 流程，适合于大规模的 RAG 系统。
Agentic RAG 的具体类型：纠正、自适应与图增强
除了上述架构上的区分，Agentic RAG 还可以根据其具体的功能和特点进行分类，例如 Agentic 纠正 RAG、自适应 Agentic RAG 和图增强 Agentic RAG。
- Agentic 纠正 RAG： 这类 RAG 能够识别并纠正传统 RAG 系统中的错误。例如，它可以检测检索结果的错误或不相关性，并使用其他检索方法来获得更准确的结果。或者，它可以检测生成答案的错误或不完整性，并使用其他信息来补充或修改答案。
- 自适应 Agentic RAG： 这类 RAG 能够根据不同的查询和文档自动调整其参数和策略。例如，它可以根据查询的复杂程度选择不同的检索算法，或者根据文档的质量选择不同的信息提取方法。通过自适应调整，自适应 Agentic RAG 可以更好地适应不同的应用场景和需求。
- 图增强 Agentic RAG： 这类 RAG 将知识图谱引入到 Agentic RAG 系统中，利用知识图谱的结构化信息来提高检索的准确性和相关性。例如，可以使用实体链接技术将文档中的实体链接到知识图谱中的节点，然后利用图谱的结构信息来检索与问题相关的实体和关系。图增强 Agentic RAG 可以更好地理解问题的语义，并检索到更相关的知识。
一个实际案例是，一家金融公司使用图增强 Agentic RAG 系统来分析客户的投资组合。该系统将客户的投资组合信息与金融知识图谱进行链接，并利用图谱的结构信息来识别潜在的风险和机会。通过这种方式，该公司可以为客户提供更个性化和专业的投资建议。
Agentic RAG 框架：构建智能系统的基石
为了简化 Agentic RAG 系统的开发，研究人员开发了许多 Agentic RAG 框架。这些框架提供了一系列工具和组件，例如代理管理、知识库管理、任务调度、模型集成等，可以帮助开发人员快速构建和部署 Agentic RAG 系统。
目前常用的 Agentic RAG 框架包括：
- LangChain: 一个流行的框架，提供了一套强大的工具和组件，用于构建各种类型的 LLM 应用，包括 Agentic RAG 系统。LangChain 支持多种大语言模型和知识库，并提供了灵活的代理管理和任务调度机制。
- LlamaIndex: 一个专注于知识库索引和检索的框架。LlamaIndex 提供了多种索引结构和检索算法，可以帮助开发人员高效地构建和查询知识库。LlamaIndex 还支持与 LangChain 等框架集成，从而构建更复杂的 Agentic RAG 系统。
- AutoGen: 微软开源的一个多代理协作框架。AutoGen 允许开发者定义具有不同角色的代理，并让它们通过自然语言进行交流和协作，共同完成复杂的任务。
选择合适的框架取决于具体的应用场景和需求。LangChain 和 LlamaIndex 提供了更通用的工具和组件，适合于构建各种类型的 Agentic RAG 系统。AutoGen 则更专注于多代理协作，适合于构建需要多个代理协同完成的任务。
构建 Agentic RAG 系统：从数据到智能
构建一个 Agentic RAG 系统通常包括以下几个步骤：
- 预处理文档： 首先需要将原始文档转化为适合于检索和处理的格式。这通常包括文本清洗、分词、词性标注、实体识别等步骤。
- 创建检索工具： 选择合适的知识库和检索算法，并构建索引。常用的知识库包括向量数据库、知识图谱、关系数据库等。常用的检索算法包括基于关键词的检索、基于向量相似度的检索、基于知识图谱的检索等。
- 生成查询： 根据用户的问题生成查询。这通常包括查询理解、查询扩展、查询重写等步骤。
- 评估文档： 评估检索到的文档的相关性和质量。这可以使用各种指标，例如准确率、召回率、F1 值等。
- 信息抽取： 从检索到的文档中提取相关信息。这通常包括实体识别、关系抽取、事件抽取等步骤。
- 知识融合： 将提取到的信息进行融合，并构建知识表示。这可以使用各种技术，例如知识图谱构建、语义网络构建等。
- 生成答案： 根据融合后的知识生成答案。这可以使用大语言模型来生成自然语言的答案，也可以生成结构化的知识表示。
在每个步骤中，都可以使用智能代理来自动化和优化流程。例如，可以使用查询代理来理解用户的问题，使用检索代理来检索相关文档，使用阅读代理来提取相关信息，使用生成代理来生成答案。
Agentic RAG 的未来展望：迈向更智能的知识服务
Agentic RAG 作为一种新兴的 RAG 范式，具有巨大的潜力。随着大语言模型和智能代理技术的不断发展，Agentic RAG 将在知识密集型任务中发挥越来越重要的作用。
未来的 Agentic RAG 系统可能会朝着以下几个方向发展：
- 更智能的代理： 未来的代理将具有更强的推理能力、学习能力和协作能力，可以更好地理解用户的问题，更准确地检索相关信息，并生成更符合用户需求的答案。
- 更丰富的知识库： 未来的知识库将包含更广泛的知识，并支持多种知识表示形式，例如文本、图像、视频、音频等。
- 更灵活的架构： 未来的 Agentic RAG 系统将具有更灵活的架构，可以根据不同的应用场景和需求进行定制。
- 更强的可解释性： 未来的 Agentic RAG 系统将具有更强的可解释性，可以解释其决策过程，从而提高用户的信任度。
总之，Agentic RAG 代表了大模型应用的一个重要方向。通过引入智能代理，Agentic RAG 可以更好地利用知识，提高大模型的性能，并为用户提供更智能、更个性化的知识服务。我们有理由相信，在不远的将来，Agentic RAG 将在各个领域得到广泛应用，并为人类社会带来巨大的价值。