从检索到推理：企业AI中RAG之后的新篇章

在日新月异的数据科学领域，人工智能（AI）的创新层出不穷。本文将深入探讨企业AI工作流程中一种日益显著的转变：从检索增强生成（RAG）到推理增强型AI，或可称为RAG++。这不仅仅是术语上的更迭，更代表着构建AI系统的根本性变革，即AI不仅能够获取信息，更能真正地思考和理解信息。

什么是RAG？回顾检索增强生成的核心概念

检索增强生成（RAG） 是一种有效的模式，它避免了将所有数据一股脑地输入语言模型，而是采取以下步骤：

将数据存储在向量数据库中（例如 FAISS、Chroma DB、OpenSearch）。
运行时嵌入并检索相关的文本块（chunks）。
将这些文本块输入到生成模型中（例如 Claude、GPT 或 Bedrock）。

这种方法有效地解决了传统语言模型（LLM）的token限制、幻觉问题和知识陈旧问题。尤其在企业场景中，处理文档、策略或内部数据时，RAG展现出强大的优势。例如，一家大型律师事务所使用RAG系统来快速检索法律条文和判例，大大提升了律师的工作效率，将原本需要数小时甚至数天才能完成的法律研究任务，缩短到几分钟。

然而，RAG 的本质在于检索，而非推理。这便是它存在局限性的地方。

RAG的局限性：为什么检索不足以解决所有问题

假设用户提出以下问题：“比较专利A和专利B中使用的交付方法，并确定哪一种对基因疗法来说更新颖？”。

一个传统的RAG系统可能会：

检索与两个专利相关的文本块。
将这些文本块添加到prompt中。
要求模型生成比较结果。

在某些情况下，这种方法可能会奏效。但是，通常模型会难以应对，因为这并非一个简单的检索问题，而是一个需要复杂推理的任务。模型需要：

理解两个专利的内容。
识别它们之间的相似之处和不同之处。
应用“新颖性”的概念。
构建一个连贯的答案。

这就是 RAG 的局限性所在。它缺乏进行复杂推理的能力，仅仅依赖于检索到的信息进行简单的生成。

推理增强生成（RAG++）：赋予AI思考的能力

推理增强生成（RAG++） 旨在赋予AI系统不仅能够提取事实或相关文档，还能逐步思考和理解信息的能力。它将传统的扁平RAG链条升级为多步骤工作流或代理，这些工作流或代理能够：

理解问题。
将问题分解为子任务。
分阶段进行智能检索。
整合信息并进行推理。
综合分析并给出最终答案。

实质上，RAG++ 不仅仅是为LLM提供记忆访问权限，更赋予了它一个思考的过程。例如，在金融分析领域，分析师想要比较两家公司的财务报表，并预测哪家公司更具投资潜力。一个简单的RAG系统可能只是检索到两家公司的财务数据，但无法进行深入的分析。而RAG++系统则可以分解任务，例如：

检索两家公司的财务报表数据。
检索行业平均水平数据。
计算关键财务指标（如ROA、ROE、Debt-to-Equity Ratio）。
对比两家公司的财务指标与行业平均水平。
进行风险评估。
最终给出投资建议。

通过这样的多步骤推理过程，RAG++ 能够提供更准确、更有洞察力的分析结果。

RAG++通用架构：从Query理解到Agentic Reasoning

让我们深入了解 RAG++ 的系统级架构升级：

RAG： 作为基础，提供信息检索能力。
Query理解： 首先，使用分类步骤来检测用户查询是简单的事实性问题，还是需要更深入的比较/综合分析。甚至可以使用LLM在内部进行分类。例如，如果用户问“谁是美国总统？”，这是一个简单的事实性问题，可以直接用RAG回答。但如果用户问“比较拜登政府和特朗普政府的经济政策，并分析其对美国经济的影响？”，这就需要更深入的分析和推理。
Multi-Hop Retrieval（多跳检索）： 避免一次性检索所有信息，将问题分解为多个步骤，并进行分阶段检索。例如：
- 检索关于专利A的文本块。
- 检索关于专利B的文本块。
- 检索关于基因疗法“新颖性”的领域知识。
- 要求模型比较所有三个方面的信息。
Agentic Reasoning（代理推理）： 引入基于工具的代理。这使模型能够：
- 调用检索器、摘要器或计算器等工具。
- 逐步执行逻辑。
- 处理诸如“我是否有足够的信息？”或“我是否应该提出后续问题？”之类的决策。

这种架构允许模型根据需要动态地获取信息并进行推理，从而更好地解决复杂问题。

代码示例：LangChain的简单实现

以下是一个使用LangChain实现 RAG++ 的简单示例。请注意，这只是一个简化版本，旨在说明概念：

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.agents import load_tools, initialize_agent, AgentType

# 1. 初始化LLM
llm = OpenAI(temperature=0)

# 2. 定义Prompt模板
prompt_template = """
你是一个专利分析专家。你的任务是比较两项专利，并确定哪一项对基因疗法来说更新颖。
专利A：{patent_a}
专利B：{patent_b}
请逐步分析并给出你的结论。
"""
prompt = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["patent_a", "patent_b"])

# 3. 创建LLMChain
llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)

# 4. (可选) 使用工具
# tools = load_tools(["wikipedia", "llm-math"], llm=llm) # 如果需要外部知识或计算
# agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)

# 5. 定义专利信息 (实际应用中从数据库检索)
patent_a_info = "专利A描述了一种使用病毒载体进行基因传递的方法。"
patent_b_info = "专利B描述了一种使用CRISPR技术进行基因编辑的方法。"

# 6. 运行Chain
result = llm_chain.run({"patent_a": patent_a_info, "patent_b": patent_b_info})

# 7. 输出结果
print(result)

这个例子展示了如何使用LangChain创建一个简单的 RAG++ 系统。关键步骤是：

定义Prompt: Prompt需要引导模型进行逐步分析和推理。
使用LLMChain: 将Prompt和LLM连接起来，创建一个Chain。
（可选）使用工具： 如果需要外部知识或计算能力，可以使用LangChain的工具集成。
运行Chain: 将输入数据（专利信息）传递给Chain，并获得结果。

虽然这个例子很简单，但它展示了 RAG++ 的基本思想：通过引导模型进行逐步分析，可以提高其解决复杂问题的能力。在实际应用中，还需要根据具体场景进行更复杂的Prompt工程和工具集成。例如，可以集成一个专利数据库检索工具，自动检索专利信息；或者集成一个计算工具，用于计算专利的新颖性指标。

RAG++的优势：超越检索的认知能力

与传统的RAG相比，推理增强型RAG（RAG++） 在检索之上增加了一层认知能力。以下是它的一些核心优势：

处理复杂问题： RAG++ 非常适合多跳、比较或推理性查询。举例来说，在企业环境中，管理层可能需要了解“哪些资产在使用案例上与产品X更可能重叠？”。一个简单的RAG系统可能只能检索到与产品X相关的资产列表，但无法进行深入的分析。而RAG++系统则可以：
- 检索与产品X相关的资产列表。
- 检索每个资产的使用案例描述。
- 分析每个资产的使用案例与产品X的相似度。
- 根据相似度对资产进行排序。
- 最终给出哪些资产与产品X更可能重叠的结论。
提高答案质量： 通过将任务分解为多个步骤，模型可以避免幻觉并保持可靠性。这与人类的推理方式一致：我们分解、比较和得出结论。例如，在医疗诊断领域，医生需要根据患者的症状、病史和检查结果进行诊断。一个RAG++系统可以模拟医生的诊断过程，例如：
- 检索与患者症状相关的疾病列表。
- 检索患者的病史和检查结果。
- 分析患者的病史和检查结果与每种疾病的匹配程度。
- 排除不太可能的疾病。
- 最终给出最可能的诊断结果。
上下文感知决策： 系统可以决定何时检索、检索什么以及如何使用它。您不再受单个静态prompt窗口的摆布。例如，在客户服务领域，客服代表需要根据客户的问题和历史记录提供个性化的解决方案。一个RAG++系统可以根据客户的提问和历史记录，动态地检索相关的信息和知识库文章，并根据客户的背景信息调整回答方式。
减少上下文过载： 不需要预先加载所有内容。模型在需要时才获取所需内容，从而减少token膨胀。例如，在一个处理大型文档的RAG++系统中，模型可以只在需要时才加载文档的相关部分，而不是一次性加载整个文档。这可以大大减少内存占用和计算成本。
代理灵活性： 可以链接多个工具：一个用于专利信息，一个用于财务数据，一个用于摘要等等。这解锁了多模态和多领域推理。例如，一个投资分析RAG++系统可以将财务数据、新闻报道、社交媒体信息等多种数据源整合起来，进行综合分析。

结论：RAG的演进之路

本文没有深入探讨代理编排或LLM精度调整，这些是未来可以进一步探索的主题。本文旨在强调企业GenAI工作流程中正在悄然兴起的一种转变——从检索到推理。这并非要取代 RAG，而是要对其进行演进。如果您正在开发需要超越简单回忆的AI解决方案，请尝试赋予您的模型思考的能力。

希望通过本文，您能更好地理解 RAG++ 的创新之处，并能够设想这些理念在解决业务问题方面的巨大潜力。

从检索到推理：企业AI中RAG之后的新篇章