在本文中，我们将深入探讨如何利用 LangGraph 构建一个复杂且功能强大的 RAG agent。该 RAG agent 不仅能重写用户问题、进行分类，还能验证文档相关性，甚至在放弃之前，还能通过优化后的查询进行重试，从而提升问答系统的整体智能化水平。
RAG Agent：背景与挑战
传统的 RAG (Retrieval-Augmented Generation)，即检索增强生成系统，在处理简单直接的问题时表现出色。然而，在面对复杂的对话场景时，它们往往显得力不从心。例如，当用户提出后续问题，如“价格如何？”或“能详细介绍一下吗？”时，系统可能会因为缺乏对话记忆和智能查询处理能力而难以给出准确答案。这种挑战凸显了传统 RAG 在处理上下文相关查询方面的局限性。根据一项针对客服机器人满意度的调查显示，超过 60% 的用户对机器人无法理解上下文信息表示不满。这直接体现了改进 RAG agent，使其能够更好地理解和利用上下文信息的重要性。
LangGraph：构建高级 RAG Agent 的基石
LangGraph 是一个强大的框架，它为构建复杂的多智能体系统提供了便利。 在深入构建高级 RAG agent 之前，回顾 RAG 如何在 LangGraph 智能体中作为工具被使用，会有助于理解其集成方式。LangGraph 允许我们将不同的组件（例如，问题重写器、文档检索器和语言模型）组合成一个灵活且可定制的工作流程。这使得我们能够构建能够处理复杂对话场景的智能 RAG agent。LangGraph 的优势在于其模块化和可扩展性，可以根据具体需求定制 RAG agent 的行为。
智能查询重构 (Intelligent Query Reformulation)：提升理解能力
智能查询重构 是提升 RAG agent 理解能力的关键技术。 它的核心思想是将后续问题转化为独立的、完整的查询语句。举例来说，如果用户先问“这款产品的特点是什么？”，然后问“价格如何？”，智能查询重构会将“价格如何？”转化为“这款产品的价格是多少？”。
这种转化避免了系统因缺乏上下文而无法理解后续问题的风险。实现智能查询重构的方法有很多，常用的包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于大型语言模型（LLM）的方法。
- 基于规则的方法： 这种方法依赖于预定义的规则，根据问题类型和上下文信息进行转换。例如，可以使用规则来识别代词，并将它们替换为它们所指代的实体。
- 基于机器学习的方法： 这种方法使用机器学习模型来学习问题和上下文之间的关系。这些模型可以训练成预测给定上下文的最佳查询重构。
- 基于大型语言模型（LLM）的方法： 这种方法利用 LLM 的强大生成能力，将上下文和后续问题输入到 LLM 中，让 LLM 生成独立的查询语句。这种方法通常效果最好，但计算成本也较高。
研究表明，使用 智能查询重构 的 RAG agent 在处理复杂对话时，其准确率可以提高 20% 以上。
智能主题检测 (Smart Topic Detection)：精准聚焦
智能主题检测 是确保 RAG agent 聚焦于用户感兴趣的特定主题的关键。当用户在对话中切换话题时，智能主题检测 能够识别新的主题，并相应地调整检索策略。例如，用户可能先询问产品 A 的相关信息，然后转而询问产品 B 的相关信息。智能主题检测 能够识别出这种主题的转变，并确保系统检索与产品 B 相关的信息，而不是仍然停留在产品 A 的上下文中。
实现 智能主题检测 的常用方法包括：
- 关键词提取： 提取用户查询中的关键词，并根据关键词之间的关系判断主题。
- 主题模型： 使用主题模型（例如 LDA）来识别文档集合中的潜在主题，并将用户查询映射到这些主题上。
- 语义分析： 使用语义分析技术来理解用户查询的含义，并将其与已知的知识库进行匹配，从而确定主题。
通过 智能主题检测，RAG agent 可以更加精准地检索相关信息，避免返回与用户无关的结果，从而提升用户体验。 统计数据表明，通过引入 智能主题检测，用户点击相关信息的比例可以提升 15% 以上。
文档相关性验证 (Document Relevance Validation)：保证质量
文档相关性验证 是确保 RAG agent 提供高质量答案的重要步骤。即使系统检索到了文档，也需要验证这些文档是否真正与用户的问题相关。例如，用户询问“如何安装软件 A？”，系统可能会检索到与软件 A 相关的各种文档，但只有包含安装步骤的文档才真正相关。
文档相关性验证 的常用方法包括：
- 关键词匹配： 检查文档中是否包含用户查询中的关键词。
- 语义相似度： 计算用户查询和文档之间的语义相似度，如果相似度较高，则认为文档相关。
- 交叉验证： 使用独立的验证集来评估文档与用户查询的相关性。
通过 文档相关性验证，RAG agent 可以过滤掉不相关的文档，从而避免提供误导性或不准确的信息。一项研究表明，实施 文档相关性验证 可以将 RAG agent 的答案准确率提高 10% 以上。
查询优化与重试 (Query Refinement and Retry)：提高召回率
即使经过了智能查询重构、智能主题检测和文档相关性验证，RAG agent 仍然可能无法找到满足用户需求的答案。在这种情况下，查询优化与重试 机制就显得尤为重要。查询优化与重试 的核心思想是，当系统无法找到答案时，尝试通过修改查询语句来提高召回率。
查询优化 的方法有很多，包括：
- 扩展关键词： 使用同义词或相关词来扩展查询。例如，如果用户询问“如何提高网站速度？”，可以将其扩展为“如何提高网站性能？”。
- 放宽限制： 移除查询中的一些限制条件，从而扩大搜索范围。例如，如果用户询问“如何在 Linux 系统上安装软件 A？”，可以将其放宽为“如何安装软件 A？”。
- 使用不同的检索策略： 尝试使用不同的检索算法或索引来搜索文档。
在进行多次查询优化和重试后，如果 RAG agent 仍然无法找到答案，则需要采取适当的策略来处理这种情况。例如，可以向用户提供无法找到答案的提示，并建议用户尝试使用不同的查询方式。
实际应用中，很多 RAG agent 会设置最大重试次数，避免陷入无限循环。 通过 查询优化与重试 机制，RAG agent 可以最大限度地利用现有信息，从而提高回答问题的能力。
从简单问答到智能对话：一个端到端示例
将上述所有技术结合起来，我们就可以构建一个端到端的高级 RAG agent。
- 用户提问： 用户向 RAG agent 提出一个问题。
- 智能查询重构： RAG agent 使用智能查询重构技术将问题转化为独立的查询语句。
- 智能主题检测： RAG agent 使用智能主题检测技术识别用户感兴趣的主题。
- 文档检索： RAG agent 使用查询语句和主题信息来检索相关文档。
- 文档相关性验证： RAG agent 使用文档相关性验证技术过滤掉不相关的文档。
- 答案生成： RAG agent 使用语言模型（LLM）根据相关文档生成答案。
- 查询优化与重试： 如果 RAG agent 无法找到答案，则尝试通过修改查询语句来提高召回率。
- 返回答案： RAG agent 将生成的答案返回给用户。
例如，用户提问：“介绍一下 GPT-4 的应用场景，顺便说一下它的价格。”
- 智能查询重构 将问题分解为两个独立的问题：“GPT-4 有哪些应用场景？” 和 “GPT-4 的价格是多少？”
- 智能主题检测 识别出用户关注的主题是 “GPT-4”。
- 系统分别检索关于 GPT-4 应用场景和价格的文档。
- 文档相关性验证 确保检索到的文档与 GPT-4 相关，并且包含应用场景和价格的信息。
- 答案生成 模块整合检索到的信息，生成最终的答案。
这个过程展示了高级 RAG agent 如何处理复杂的、多方面的用户查询，并提供准确、全面的答案。
总结与展望
通过本文的介绍，我们了解了如何利用 LangGraph 构建一个复杂的 RAG agent。 这种 RAG agent 具备智能查询重构、智能主题检测、文档相关性验证和查询优化重试等功能，能够更好地处理复杂的对话场景，提供更加准确、全面的答案。随着大模型技术的不断发展，RAG agent 将在更多领域发挥重要作用，例如智能客服、知识管理、教育等。未来的研究方向包括：
- 更强大的查询重构模型： 开发能够更准确地理解用户意图和上下文信息的查询重构模型。
- 更精细的主题检测技术： 提升主题检测的准确性和鲁棒性，使其能够更好地适应不同的领域和场景。
- 更有效的文档相关性验证方法： 研究能够更好地衡量文档与用户查询之间相关性的指标。
- 更智能的查询优化策略： 探索能够根据历史数据和用户反馈自动优化查询策略的方法。
总之，RAG agent 是一个充满潜力的研究方向，它将为我们带来更加智能、高效的问答系统。通过不断的技术创新，我们相信 RAG agent 将在未来的智能时代扮演更加重要的角色。