Agentic RAG：对标准RAG(增强检索生成系统)的能力增强

Agentic RAG 是一种基于 AI Agent的 RAG 实现。\x0d\x0a它将协调其组件并执行超越简单信息检索和生成的额外操作，以克服RAG基本流程的局限性。\x0d\x0a这种从“工具”到“智能体”的转变，提升了RAG系统的处理能力

原标题：Agentic RAG：对标准RAG(增强检索生成系统)的能力增强
文章来源：AI取经路
内容字数：12090字

Agentic RAG：赋能AI，迈向更智能的信息检索与生成

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）的应用日益广泛。然而，“幻觉”问题一直是制约其发展的重要障碍。传统的检索增强生成 (RAG) 技术通过引入外部知识库来缓解这个问题，但其线性流程在处理复杂任务时显得力不从心。为了克服这一局限性，Agentic RAG应运而生。

什么是Agentic RAG？

Agentic RAG，即基于AI智能体的检索增强生成技术，它将AI智能体融入RAG流程中。与传统的RAG不同，Agentic RAG并非被动地响应用户查询，而是更像一位“项目经理”，能够自主优化问题、动态规划检索路径，并通过多轮验证来优化输出结果。这种从“工具”到“智能体”的转变，显著提升了系统的处理能力。

Agentic RAG与传统RAG的对比

传统RAG的工作流程是固定的：用户提问 → 单次检索外部数据 → 生成回答。它只能被动地响应当前查询，生成一次性结果，主要适用于简单问答和事实性查询。而Agentic RAG则具备以下创新点：

自主决策与动态流程：Agentic RAG能够自主优化和分解复杂问题，并通过多次检索与生成循环，逐步优化结果。它可以根据生成内容或用户反馈动态调整检索策略，实现更精准、更全面的信息获取。

主动性与智能体特性：Agentic RAG拥有规划模块，能够决定何时检索、如何分解问题，并通过自我评估检查答案的完整性，必要时触发二次检索或修正。这种主动性和智能化特性使其能够处理更复杂、更具挑战性的任务。

交互与反馈：Agentic RAG支持多轮对话和上下文跟踪，能够根据用户反馈持续优化后续步骤，实现更流畅、更自然的交互体验。

下表总结了传统RAG和Agentic RAG的主要区别：

Agentic RAG的核心架构与实现

Agentic RAG的核心架构主要由规划模块和执行模块组成。

规划模块：负责优化用户查询，或将复杂问题分解为可执行的子任务。它就像一个“大脑”，决定检索策略和任务优先级。

执行模块：负责完成具体的检索和生成任务，并对生成结果进行优化。它就像一双“双手”，执行规划模块制定的计划。

在技术实现方面，规划模块通常包含意图识别、任务分解和决策等功能，而执行模块则包括知识检索、答案生成和结果验证等功能。这些模块通过动态协作，实现了从任务优化到结果生成的自动化流程。

Agentic RAG的局限性与未来展望

尽管Agentic RAG具有巨大的潜力，但它也面临一些挑战：计算延迟和成本较高，以及责任归属等问题需要进一步研究。然而，Agentic RAG代表着人机协作模式的根本变革。随着技术的不断发展，Agentic RAG将进一步提升AI系统的智能化水平，让人们从繁琐的信息检索和处理中解放出来，专注于更具创造性的工作。

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