检索增强生成 (RAG) 技术正日益成为现代人工智能应用的核心。本文将深入探讨 RAG 的演进，从传统的 RAG 系统 到更复杂的 Agentic RAG 方法，旨在帮助读者理解这两种范式的区别，并根据实际需求选择合适的 RAG 架构。随着大模型技术的快速发展，RAG架构也在不断演进，以满足更加复杂和多样化的应用场景。
1. RAG 技术：知识获取与生成的桥梁
RAG 技术 的核心在于结合大型语言模型 (LLM) 的生成能力与信息检索系统的精确性。与单纯依赖预训练知识的 LLM 不同，RAG 系统能够从外部数据库中检索相关信息，并将这些信息整合到其响应中，从而提高回答的准确性和时效性。这种能力使 RAG 技术能够有效地解决 LLM 在面对特定领域或最新信息时知识不足的问题。例如，在回答关于最新医疗研究的问题时，RAG 系统可以从医学论文数据库中检索相关研究，并将这些研究结果整合到其回答中，从而提供更加准确和可靠的信息。
2. 传统 RAG：基础且高效的解决方案
传统的 RAG 系统 遵循一个相对简单的流程，主要包含以下几个步骤：
- 用户查询处理： 系统接收用户的查询请求，并进行初步分析。
- 向量搜索与检索： 系统利用向量数据库等工具，基于语义相似度搜索相关的文档。
- 上下文添加： 将检索到的信息作为上下文添加到原始查询中。
- LLM 处理： 语言模型基于原始查询和检索到的上下文生成响应。
- 文本生成： 最终生成用户所需的答案。
这个流程虽然简单，但在许多场景下都能够提供有效的解决方案。例如，一个客户服务机器人可以使用传统的 RAG 系统来回答用户关于产品信息的问题。机器人可以首先从产品知识库中检索相关信息，然后将这些信息整合到其回答中，从而提供更加详细和准确的解答。传统RAG的优势在于其实现简单、计算资源需求较低，并且在数据组织良好的情况下，可以提供可预测的响应时间。
关键组件：向量数据库
向量数据库 是传统 RAG 系统的重要组成部分。它以向量格式存储所有数据，并针对相似性搜索操作进行了优化。常见的向量数据库包括 Pinecone、Weaviate 和 Chroma 等。例如，一家电商公司可以将所有商品信息（包括商品描述、属性、用户评价等）嵌入成向量，并存储在向量数据库中。当用户搜索某个商品时，系统可以通过向量搜索快速找到相关的商品，并将这些商品的详细信息呈现给用户。
3. Agentic RAG：更智能的检索方式
Agentic RAG 是 RAG 技术的一个重要演进方向，它在检索过程中引入了智能决策机制。与线性流程的传统 RAG 不同，Agentic RAG 系统采用自主代理 (Agent) 来推理应该检索哪些信息以及如何使用这些信息。
Agentic 架构的关键组件包括：
- 智能代理： 充当推理系统，决定何时以及使用哪些工具。该代理能够评估用户查询，并确定最合适的检索策略。
- 多个向量工具： Agentic RAG 可以访问多个专门的向量数据库（VS 工具 1、VS 工具 2、VS 工具 3），每个数据库可能包含不同类型的信息或针对特定用例进行组织。
- 动态工具选择： 代理能够智能地将查询路由到最相关的向量数据库，从而优化准确性和效率。
- 迭代优化： 代理可以执行多轮检索，并根据初始结果优化其搜索。
Agentic RAG 的核心在于引入了一个“大脑”，即智能代理，它能够根据用户的查询和已有的信息，动态地调整检索策略，从而提高检索的准确性和效率。举例来说，当用户查询“最近发布的关于治疗糖尿病的新药有哪些”时，Agentic RAG 系统可以首先分析查询的意图，识别出“糖尿病”、“新药”等关键信息，然后根据这些信息选择合适的向量数据库（例如，医学论文数据库、药品信息数据库等）进行检索。在检索过程中，Agent还可以根据初始结果调整检索策略，例如，如果初始结果中包含大量与糖尿病并发症相关的论文，Agent 可以调整检索策略，更加关注治疗糖尿病本身的新药研究。
4. Agentic RAG 的优势
Agentic RAG 的主要优势在于以下几个方面：
- 增强的准确性： 通过多数据库策略和智能路由，Agentic RAG 能够提高检索的准确性。由于搜索准确性的限制，传统 RAG 系统通常难以将所有数据都存储在单个向量数据库中。Agentic RAG 通过将数据分布在多个专门的数据库中，并利用智能代理来选择最相关的数据库，从而解决了这个问题。
- 提高相关性： Agentic RAG 能够访问专门的知识领域，并减少提供给 LLM 的上下文中的噪音。例如，在回答关于“量子计算在金融领域的应用”的问题时，Agentic RAG 可以分别从量子计算和金融两个领域的数据库中检索信息，并将这些信息整合到一起，从而提供更加专业和相关的答案。
- 情境决策： 系统能够根据查询的复杂性和类型调整其检索策略。例如，对于简单的查询，Agentic RAG 可以直接从单个数据库中检索信息；而对于复杂的查询，Agentic RAG 可以执行多轮检索，并根据初始结果调整检索策略。
5. 何时选择传统 RAG 或 Agentic RAG
选择 RAG 架构 时，需要考虑以下因素：
- 传统 RAG 适用于： 简单的问答应用、计算资源有限的系统、数据可以有效地组织在单个向量数据库中的场景、以及需要可预测响应时间的应用。例如，一个简单的聊天机器人可以使用传统的 RAG 系统来回答用户关于天气信息的问题。
- Agentic RAG 适用于： 处理复杂的多方面查询、使用需要不同检索策略的各种数据源、构建需要适应各种查询类型的系统、准确性至关重要且计算开销可以接受的场景。例如，一个金融分析师可以使用 Agentic RAG 系统来分析股票市场的走势，系统可以从多个数据源（例如，新闻报道、财务报表、社交媒体等）检索信息，并根据不同的查询类型（例如，分析某只股票的风险、预测股票的未来走势等）调整检索策略。
简单来说，如果应用场景比较简单，数据量不大，并且对响应时间有较高要求，那么可以选择传统的 RAG 系统。如果应用场景比较复杂，数据量大，并且需要更高的准确性和相关性，那么可以选择 Agentic RAG 系统。
6. 实施注意事项
在实施 RAG 技术 时，需要考虑以下几个方面：
- 数据架构： 对于传统的 RAG，重点在于创建具有高质量嵌入的全面且组织良好的向量数据库。对于 Agentic RAG，需要考虑如何将数据划分为多个专门的数据库，同时保持一致的检索策略。
- 模型选择： 两种方法都受益于强大的语言模型，但 Agentic RAG 特别依赖于具有强大推理能力的模型，以便做出智能的工具选择决策。
- 评估指标： 传统的指标（如检索准确性和响应相关性）仍然重要，但 Agentic 系统还需要评估工具选择的准确性和推理质量。
在数据架构方面，需要根据实际应用场景选择合适的数据存储方案。例如，如果数据量不大，可以选择将所有数据都存储在一个向量数据库中；如果数据量很大，可以选择将数据划分为多个专门的数据库，例如，按照不同的主题、不同的数据类型等进行划分。在模型选择方面，需要选择具有强大推理能力的语言模型，以便能够更好地利用检索到的信息。在评估指标方面，除了传统的检索准确性和响应相关性之外，还需要评估工具选择的准确性和推理质量，以便更好地了解 Agentic RAG 系统的性能。
7. RAG 的未来发展趋势
随着技术的不断发展，传统的 RAG 系统 和 Agentic RAG 之间的界限可能会变得模糊。我们可以期待看到以下发展趋势：
- 混合方法： 系统根据查询的复杂性动态地在简单和复杂的检索策略之间切换。
- 高级代理功能： 更加复杂的关于信息需求和检索策略的推理。
- 多模态集成： RAG 系统可以检索和处理文本以外的各种类型的内容。
未来，RAG 系统将更加智能化，能够更好地理解用户的意图，并根据用户的需求提供更加个性化的信息服务。例如，RAG 系统可以根据用户的历史查询记录、兴趣偏好等信息，动态地调整检索策略，从而提供更加精准的答案。此外，RAG 系统还可以集成多模态数据，例如，图像、视频、音频等，从而提供更加丰富的信息。
8. 结语：RAG 的无限可能
RAG 技术 的发展前景广阔，无论选择传统的 RAG 还是 Agentic RAG，都在构建一种能够真正使信息更易于访问和有用的东西。随着技术的不断发展，我们可以期待看到 RAG 在各个领域的广泛应用。正如文章开头所说，RAG 的演进之路才刚刚开始，让我们拭目以待，共同见证 RAG 技术在人工智能领域的辉煌未来。记住，选择哪种 RAG 架构 并非一成不变，关键在于根据项目需求灵活调整，不断学习和实践，才能找到最适合的解决方案。