Agentic RAG：用智能检索和自主性赋能大语言模型

在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术通过赋予语言模型利用外部知识的能力，彻底改变了游戏规则。然而，尽管RAG功能强大，但它仍然遵循固定的流程：检索，然后生成。如果我们能更进一步呢？如果模型可以像人类研究人员一样，决定检索什么、何时检索以及如何处理检索到的信息，会发生什么？欢迎来到 Agentic RAG——智能AI系统的下一个进化方向，它将为大语言模型带来前所未有的自主性。

Agentic RAG 的核心：RAG + 智能体 + 推理循环

传统的RAG流程非常直接：用户提出问题 -> 检索相关文档 -> 传递给LLM -> 获得答案。这种模式在处理简单问题时非常有效，但对于需要深度推理和多步骤探索的问题，它的局限性就显现出来了。

而 Agentic RAG 则不同，它将 LLM 视为一个智能体，使其具备更强的自主性和问题解决能力。在 Agentic RAG 中，LLM 会：

规划需要做什么
迭代地提出问题
多步骤 地检索相关信息
使用工具（搜索、API、数据库等）
在思考整个问题后综合出最终答案

可以将它想象成从“一次性查找”到拥有一个可以思考、搜索和行动的AI研究助手的转变。这意味着，LLM不再是被动地接收信息并生成答案，而是能够主动地探索、验证和整合信息，从而提供更准确、更全面的回答。

Agentic RAG 的强大之处：多跳推理、纠错与工具利用

1. 多跳推理：超越单次检索的深度理解

有时，回答一个问题需要多个层次的理解。例如：“比较加拿大、美国和德国在2024年的气候政策。”

传统RAG： 检索每个国家的一些文档，并尝试一次性回答。这种方式容易产生表面化的、缺乏深度比较的答案。
Agentic RAG：
1. 规划：
  - 步骤1：搜索每个国家的气候政策。
  - 步骤2：提取要点。
  - 步骤3：逐个比较政策。
2. 执行： 智能体首先会针对每个国家的气候政策进行独立的搜索和信息提取，例如，利用搜索工具找到各国政府官方发布的政策文件，以及权威媒体的解读报告。
3. 比较与综合： 智能体会将提取到的要点进行结构化的对比，例如，对比各国在碳排放目标、可再生能源发展规划、以及相关法律法规等方面的具体措施。
4. 输出： 产生更深入和结构化的响应。

Agentic RAG 能够通过规划步骤，将复杂问题分解为更小的、可管理的任务，从而实现多跳推理。这种能力对于处理需要深度领域知识和复杂逻辑推理的任务至关重要。

2. 错误纠正：填补信息空白，确保答案准确

Agentic RAG 能够识别信息中的差距，并返回检索更多信息。如果它说“数据不足”，它可以像人类一样重新措辞查询、扩大搜索范围或探索替代来源。例如，在研究某个新兴技术的应用前景时，如果Agentic RAG发现现有信息不足以支撑一个完整的分析，它会主动调整搜索策略，例如，从关注行业报告转向关注学术论文或专利申请，从而获取更全面、更深入的信息。

3. 自主性 + 工具：行动胜于空谈

Agentic RAG 可以使用：

网络搜索
内部 API
向量数据库（Pinecone、FAISS）
结构化工具（计算器、Python、SQL）

这意味着它不仅仅是阅读文档，还在采取行动。例如，在进行市场分析时，Agentic RAG 可以利用网络搜索获取最新的行业新闻和竞争对手动态，利用内部API查询销售数据和客户反馈，利用向量数据库查找相似产品的案例，并利用Python进行数据分析和可视化。通过整合这些工具，Agentic RAG 能够提供更全面的、基于数据的分析结果。

Agentic RAG 的工作原理：以开源 LLM 推荐为例

假设用户问：“最适合微调的参数小于 10B 的有前途的开源 LLM 有哪些？”

以下是 Agentic RAG 如何解决此问题：

规划：
- “我需要定义‘有前途’（例如，准确性、速度、采用率）。”
- “我将搜索 2024 年发布的 <10B 的顶级 LLM。”
检索：
- 使用搜索工具或向量数据库查找最新的 GitHub 存储库和基准报告。例如，它会搜索 Hugging Face、Papers with Code 等网站，查找最新的 LLM 排行榜和社区讨论。
阅读 + 评估：
- 阅读有关 Mistral-7B、TinyLlama、Phi-2 等的详细信息。比较它们的用例和微调友好性。
- Agentic RAG 会分析这些模型的架构、训练数据、性能指标、以及社区活跃度等信息，从而评估它们的潜力。
迭代：
- 意识到它错过了 Phi-3 并返回搜索。
- 在最初的搜索中，Phi-3可能还没有被广泛报道，但随着时间的推移，它的表现逐渐引起关注。 Agentic RAG 会定期更新其知识库，并在发现新的信息后，主动将其纳入分析。
输出：
- 返回排名列表：
  - Mistral-7B — 在推理方面具有 SOTA 结果
  - Phi-2 — 非常紧凑且可微调
  - Gemma 7B — 易于部署和工具支持
- 每个决定都被记录、可追溯和可编辑。

上述例子清晰地展示了 Agentic RAG 的迭代性和自主性。它不仅仅是简单地提供一个列表，而是通过多步骤的探索和评估，最终生成一个更有价值、更可靠的答案。

Agentic RAG 的代码示例：LangChain 初探

以下是一个使用 LangChain 的简单 Python 示例：

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.tools import WikipediaQueryRun
from langchain.llms import OpenAI

# 定义工具
wiki = WikipediaQueryRun()
tools = [Tool(name="Wikipedia", func=wiki.run, description="Searches Wikipedia")]

# 初始化 LLM 代理
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent_type="zero_shot_react_description", verbose=True)

# 提出 Agentic RAG 问题
response = agent.run("What are some open-source LLMs under 10B parameters worth fine-tuning?")
print(response)

这个代理可以迭代、访问工具并生成结构化答案，而不仅仅是静态回复。虽然这个例子比较简单，但它展示了 Agentic RAG 的基本原理：通过定义工具和初始化代理，我们可以赋予 LLM 自主地探索和解决问题的能力。

Agentic RAG 的应用场景：赋能各行各业

1. 法律科技：案例法总结

Agentic RAG 可以进行多步骤查找 + 结构化综合。例如，律师需要研究某个特定的法律问题时，Agentic RAG 可以自动检索相关的案例法、法律法规、以及学术论文，并生成一份结构化的总结报告，帮助律师快速了解问题的法律背景和相关判例。

2. 医疗保健：综合治疗方案

Agent 可以从临床试验 + 期刊中提取信息。医生需要为患者制定治疗方案时，Agentic RAG 可以检索最新的临床试验结果、医学指南、以及专家意见，并综合考虑患者的个人情况，生成一份个性化的治疗方案建议。

3. 金融：比较股票前景

检索收益报告，比较预测。分析师需要评估某只股票的投资价值时，Agentic RAG 可以检索公司的财务报表、行业报告、以及分析师的预测报告，并进行综合分析，帮助分析师做出更明智的投资决策。

4. 教育科技：自适应辅导

根据学生的问题调整查询。在线教育平台可以利用 Agentic RAG 构建自适应辅导系统，根据学生的学习进度和问题，动态调整教学内容和难度，提供个性化的学习体验。例如，当学生在学习微积分时遇到困难，Agentic RAG 可以自动识别学生的知识薄弱点，并推荐相关的学习资料和练习题。

5. 研发：研究助理

跨来源的迭代搜索 + 工具使用。科研人员在进行研究时，需要查阅大量的文献资料，并利用各种工具进行数据分析和模拟。 Agentic RAG 可以作为研究助理，自动检索相关的文献资料、分析数据、并生成报告，从而提高科研效率。例如，在研究新药的药效时，Agentic RAG 可以检索相关的临床试验数据、药理学研究报告、以及分子动力学模拟结果，并进行综合分析，帮助科研人员更好地理解药物的作用机制。

总而言之，Agentic RAG 的应用场景非常广泛，几乎可以应用于任何需要深度知识和复杂推理的领域。随着技术的不断发展，我们有理由相信，Agentic RAG 将会在未来发挥越来越重要的作用。

Agentic RAG：AI 发展的 Paradigm Shift

Agentic RAG 不仅仅是对传统 RAG 的升级，更是一种范式转变。通过赋予语言模型自主性，我们解锁了：

更智能的工作流程
更好的上下文理解
错误纠正
多跳推理
真正的自主性

如果你正在构建任何需要深度、准确性或研究的 AI 应用程序，那么 Agentic RAG 就是关键。它代表了 AI 从被动的信息提供者到主动的问题解决者的转变，为未来的 AI 发展开辟了新的道路。

进一步学习 Agentic RAG

LangChain: https://docs.langchain.com
Anthropic Claude + Tool Use: https://www.anthropic.com
Open Source Projects: AutoRAG, LlamaIndex Agents
Try frameworks like CrewAI, AutoGen, LangGraph, and ReAct

这些资源将帮助你更深入地了解 Agentic RAG 的技术细节和应用案例，并开始构建自己的 Agentic RAG 应用程序。拥抱 Agentic RAG，开启 AI 的智能新纪元！

Agentic RAG：用智能检索和自主性赋能大语言模型