大型語言模型（Large Language Models, LLMs）徹底改變了我們與信息的交互方式。然而，LLMs 完全依賴內部知識的局限性，常常限制了其在處理復雜問題時的準確性和深度。正是在這一背景下，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）應運而生。RAG 通過允許 LLMs 訪問和處理外部信息來源，成功彌合了這一差距，從而生成更具依據和信息豐富性的回答。

雖然標準 RAG 在處理少量文檔的簡單查詢方面表現出色，但 Agentic RAG 更進一步，成為問答領域的強大解決方案。通過引入人工智能代理（AI Agents）增添了一層智能，這些代理作為自主決策者，分析初始檢索結果，并戰略性地選擇最有效的工具進行進一步的數據獲取。

這種多步驟推理能力使 Agentic RAG 能夠勝任復雜的科研任務，例如總結多文檔信息、進行跨文檔比較，甚至主動提出后續問題——所有這些都在一個高效且協調的流程中實現。這些智能代理將 LLMs 從被動回應者轉變為主動調查者，能夠深入挖掘復雜信息，并提供全面且深思熟慮的答案 ...

01、什么是 RAG（Retrieval-Augmented Generation ）？

RAG（Retrieval-Augmented Generation - 檢索增強生成 ）是一種構建基于大型語言模型（LLM）應用的技術創新，通過利用外部知識源為 LLM 提供相關上下文，從而減少幻覺（Hallucination）現象，提高生成內容的準確性和可靠性。在當今信息爆炸的時代，RAG 為 LLM 提供了超越內部知識限制的能力，使其能夠在復雜場景中生成更具依據的回答。

通常而言，一個基本的 RAG 流水線通常包含兩個核心組件：檢索組件和生成組件。其中，檢索組件通常由嵌入模型（Embedding Model）和向量數據庫（Vector Database）組成，用于從外部知識庫中提取信息；而生成組件則由 LLM 負責，根據檢索到的上下文生成最終輸出。

在推理階段，用戶查詢會觸發對索引文檔的相似性搜索，檢索出與查詢最相關的內容，并將其作為附加上下文提供給 LLM，從而增強生成的質量和相關性。

盡管傳統 RAG（即 Vanilla RAG）在許多簡單應用場景中表現出色，但它仍存在兩個顯著的局限性：

• 單一知識源限制：基礎 RAG 流水線僅考慮單一外部知識源。然而，在實際應用中，有些解決方案可能需要整合多個外部知識源，例如結合內部文檔庫和實時數據源；更有甚者，可能需要借助外部工具和 API（如網絡搜索或第三方服務）來獲取更全面的信息。這種單一性限制了 RAG 在復雜任務中的適應性。
• 一次檢索的局限性：傳統 RAG 是一種“單次”（one-shot）解決方案，即上下文僅檢索一次，且缺乏對檢索結果質量的進一步推理或驗證。這意味著，如果初始檢索結果不充分或存在噪聲，生成內容可能無法達到預期效果，特別是在需要多輪推理或深度分析的場景中。

 這些局限性凸顯了 RAG 技術的發展空間，為滿足日益增長的客戶訴求，解決客戶的痛點，未來的 RAG 優化可能包括多源知識整合、動態上下文驗證以及與外部工具的深度融合，以滿足更廣泛的場景需求。

02、什么是 Agentic RAG ？

從本質上而言，Agentic RAG（代理增強檢索生成）是一種基于代理實現的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）技術，徹底革新了我們處理問答的方式。

簡單來說，Agentic RAG = Agent-based RAG implementation（基于代理的 RAG 實現）。

與傳統僅依賴大型語言模型（Large Language Models, LLMs）的方法不同，Agentic RAG 引入了智能代理框架，這些代理能夠應對復雜問題，涉及精細規劃、多步驟推理以及外部工具的充分利用。它們如同經驗豐富的科研專家，熟練地穿梭于多份文檔之間，比較信息、生成總結，并提供全面且準確的答案。此外，Agentic RAG 的設計具備高度可擴展性，新增文檔可由子代理自動管理，仿佛組建了一支由專業研究人員組成的團隊，協作滿足大家的信息需求。

在實際的應用場景中，我們可以想象一下：假設擁有一個由多位專家組成的研究團隊，每位成員各具專長，協同工作以滿足您的信息查詢需求。無論是比較不同文檔中的觀點、深入剖析某份文檔的細節，還是從多份總結中提煉洞見，Agentic RAG 的代理都能以精準高效的方式完成任務。這種類比生動體現了其核心價值：將靜態問答轉化為動態、智能的知識探索過程。

Agentic RAG 憑借其創新設計，展現出以下關鍵特性和顯著優勢，具體可參考：

1、協調問答過程

Agentic RAG 通過將問答過程分解為可管理的步驟，分配適當的代理執行任務，并確保無縫協作，從而優化結果。例如，在處理多文檔分析時，代理會按步驟檢索、比較和總結，確保輸出邏輯嚴密。

2、規劃與推理能力

Agentic RAG 框架內的代理具備高級規劃和多步驟推理能力，能夠制定最佳信息檢索、分析和綜合策略，有效應對復雜問題。例如，代理可能先檢索基礎數據，再通過推理生成深層洞見。

3、上下文感知

系統會考慮當前情境、歷史交互和用戶偏好，做出明智決策并采取適當行動。例如，根據用戶過往查詢調整檢索優先級。

4、提升準確性與效率

通過結合 LLMs 和代理系統的優勢，Agentic RAG 相較傳統方法在問答準確性和效率上實現顯著提升。例如，減少幻覺（hallucination）并加速響應時間。

當然，除了上述的關鍵特性外，Agentic RAG 在目標驅動、工具使用與適應性、持續學習、靈活性與定制化以及創新應用等具有明顯特征優勢。

03、Agentic RAG 是如何工作的呢 ？

Agentic RAG（代理增強檢索生成）的運作方式體現了對傳統檢索增強生成（RAG）流程的智能化升級。雖然智能代理（Agents）可以被整合進 RAG 流水線的不同階段，但 Agentic RAG 通常特指在檢索組件中引入代理技術的實現。這一設計將檢索過程從靜態操作轉變為動態、智能化的決策過程，使其能夠更高效地應對復雜信息需求。

在現代 AI 應用中，尤其是在處理多源知識和實時數據時，Agentic RAG 的靈活性成為其核心優勢。Agentic RAG 的核心在于其多層次架構，融合了代理智能、檢索技術和生成模型。以下是其主要技術組件：

1.智能代理（Agents）

這些代理是基于規則或強化學習的智能實體，能夠根據任務目標自主決策。它們負責制定檢索策略、評估檢索結果的 relevance（相關性）并調整查詢參數。例如，一個代理可能根據用戶問題動態調整關鍵詞，或在檢索結果不足時主動擴展知識庫范圍。

2.檢索模塊（Retrieval Component）

采用向量檢索（如基于嵌入的 ANN 算法）或混合檢索（結合關鍵字和語義匹配），從外部知識庫（如文檔庫、數據庫或實時數據源）中提取相關信息。Agentic RAG 優化了傳統 RAG 的檢索過程，代理可以根據上下文優先級選擇最優數據源。

3.生成模塊（Generation Component）

基于檢索到的信息，LLM 生成響應。代理在此過程中監控生成質量，必要時觸發重新檢索或修改提示（prompt），確保輸出準確且符合意圖。

4.反饋與優化循環

Agentic RAG 引入了閉環反饋機制，代理通過用戶反饋或性能指標（如準確率、F1 分數）不斷優化檢索和生成策略，體現其“agentic”（自主性）特性。

接下來，我們將從如下 2 個維度，簡要解析  Agentic RAG 最為本質的工作機制，具體可參考如下所示：

1.代理在檢索組件中的作用

具體而言，檢索組件通過引入具備多工具訪問能力的檢索代理（Retrieval Agents）而具備“代理化”（Agentic）特性。這些代理能夠調用多種檢索工具，顯著擴展了信息獲取的廣度和深度。以下是常見的檢索工具示例：

• 向量搜索引擎（也稱為查詢引擎）：與傳統 RAG 流水線類似，該工具通過向量索引（Vector Index）執行向量搜索，利用嵌入模型（Embedding Model）計算查詢與文檔的相似性，快速定位相關內容。
• 網絡搜索：代理可以實時訪問互聯網，檢索最新信息，例如新聞或趨勢數據，彌補知識庫滯后性。
• 計算器：用于處理涉及數值計算的查詢，例如統計分析或財務數據處理。
• 任何可編程 API：包括電子郵件客戶端、聊天程序或專用軟件接口，允許代理通過程序化方式訪問動態數據源。
• 更多擴展工具：如文檔解析器、數據庫查詢工具等，代理可根據任務需求靈活選擇。

     上述這些工具的多樣性使得 Agentic RAG 能夠適配從簡單文檔檢索到跨平臺數據整合的多種場景。

2.代理的推理與行動能力

在具備了多工具支持后，RAG 代理能夠基于任務需求進行推理并采取行動，處理以下典型檢索場景：

• 決定是否進行檢索：代理會根據查詢的復雜性或已有上下文，判斷是否需要額外檢索。例如，對于一個已有明確答案的簡單問題，代理可能直接跳過檢索步驟，節省計算資源。
• 選擇合適的檢索工具：代理會評估任務特性，智能選擇最優工具。例如，涉及實時數據的查詢可能優先調用網絡搜索，而數值問題則依賴計算器。
• 自行構建查詢：代理能夠動態優化查詢語句，調整關鍵詞或語義表達，以提高檢索的精準性和相關性。例如，將模糊問題“天氣如何”細化為“2023年10月北京天氣預測”。
• 評估與再檢索決策：代理會對檢索到的上下文進行質量評估（如相關性、完整性），并在必要時觸發再檢索。例如，如果初始結果缺乏深度，代理可能擴展搜索范圍或更換工具，確保輸出滿足要求。

04、Agentic RAG 常見的使用模式 ？

在 RAG （檢索增強生成）框架中，智能代理（Agents）展現出多樣化的使用模式，這些模式根據特定任務和目標進行了針對性設計。這些使用模式充分體現了代理在與 RAG 系統交互中的靈活性與適應性，尤其在處理復雜信息需求時尤為突出。以下是 Agentic RAG 框架中代理的關鍵使用模式，它們共同構成了這一技術在實際應用中的核心價值。

1.將現有 RAG 流水線作為工具

可以將已有的 RAG 流水線作為工具，用于完成特定任務或生成輸出。通過利用成熟的流水線，代理能夠簡化操作流程，充分利用 RAG 框架中已有的檢索和生成能力。例如，在企業知識管理中，代理可能調用預訓練的 RAG 流水線，從內部文檔庫中提取信息并生成報告，從而提高效率并確保一致性。這種模式特別適合需要快速部署的場景，最大化利用現有資源。

2.作為獨立的 RAG 工具運行

可以在 RAG 框架內獨立運行，作為一個完整的 RAG 工具，基于輸入查詢自主生成響應，而無需依賴外部工具或流水線。這種自主性使其能夠在資源有限或離線環境中發揮作用。例如，在移動設備上，代理可能僅依靠本地知識庫直接回答用戶問題，減少網絡依賴并提升響應速度。

3.根據查詢上下文動態檢索工具

根據查詢時的上下文，從 RAG 系統動態檢索相關工具，例如向量索引（Vector Index）。這種工具檢索能力使代理能夠根據每個查詢的具體需求調整行動策略。例如，當用戶提出“最近的氣候變化趨勢”時，代理可能優先選擇網絡搜索工具，而非僅依賴靜態向量索引，從而確保信息的時效性。

4.跨現有工具進行查詢規劃

從 RAG 系統預定義工具集（Predefined Toolset）中選擇合適工具的能力，從而執行查詢規劃任務。這種優化選擇確保工具與查詢需求及預期結果高度匹配。例如，在學術研究中，代理可能根據查詢復雜性，組合使用文檔檢索和計算工具，制定多步驟檢索計劃。

5.從候選工具池中選擇工具

當 RAG 系統提供廣泛的工具選項時，代理可以從根據查詢檢索出的候選工具池中挑選最適合的工具。這一選擇過程確保所選工具與查詢上下文和目標高度契合。例如，在金融分析場景中，代理可能從多個數據 API 和計算工具中選擇最優組合，以生成實時市場洞見。