大型语言模型（Large Language Models, LLMs）彻底改变了我们与信息的交互方式。然而，LLMs 完全依赖内部知识的局限性，常常限制了其在处理复杂问题时的准确性和深度。正是在这一背景下，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）应运而生。RAG 通过允许 LLMs 访问和处理外部信息来源，成功弥合了这一差距，从而生成更具依据和信息丰富性的回答。
虽然标准 RAG 在处理少量文档的简单查询方面表现出色，但 Agentic RAG 更进一步，成为问答领域的强大解决方案。通过引入人工智能代理（AI Agents）增添了一层智能，这些代理作为自主决策者，分析初始检索结果，并战略性地选择最有效的工具进行进一步的数据获取。
这种多步骤推理能力使 Agentic RAG 能够胜任复杂的科研任务，例如总结多文档信息、进行跨文档比较，甚至主动提出后续问题——所有这些都在一个高效且协调的流程中实现。这些智能代理将 LLMs 从被动回应者转变为主动调查者，能够深入挖掘复杂信息，并提供全面且深思熟虑的答案 ...
01、什么是 RAG（Retrieval-Augmented Generation ）？
RAG（Retrieval-Augmented Generation - 检索增强生成 ）是一种构建基于大型语言模型（LLM）应用的技术创新，通过利用外部知识源为 LLM 提供相关上下文，从而减少幻觉（Hallucination）现象，提高生成内容的准确性和可靠性。在当今信息爆炸的时代，RAG 为 LLM 提供了超越内部知识限制的能力，使其能够在复杂场景中生成更具依据的回答。
通常而言，一个基本的 RAG 流水线通常包含两个核心组件：检索组件和生成组件。其中，检索组件通常由嵌入模型（Embedding Model）和向量数据库（Vector Database）组成，用于从外部知识库中提取信息；而生成组件则由 LLM 负责，根据检索到的上下文生成最终输出。
在推理阶段，用户查询会触发对索引文档的相似性搜索，检索出与查询最相关的内容，并将其作为附加上下文提供给 LLM，从而增强生成的质量和相关性。
尽管传统 RAG（即 Vanilla RAG）在许多简单应用场景中表现出色，但它仍存在两个显著的局限性：
- 单一知识源限制：基础 RAG 流水线仅考虑单一外部知识源。然而，在实际应用中，有些解决方案可能需要整合多个外部知识源，例如结合内部文档库和实时数据源；更有甚者，可能需要借助外部工具和 API（如网络搜索或第三方服务）来获取更全面的信息。这种单一性限制了 RAG 在复杂任务中的适应性。
- 一次检索的局限性：传统 RAG 是一种“单次”（one-shot）解决方案，即上下文仅检索一次，且缺乏对检索结果质量的进一步推理或验证。这意味着，如果初始检索结果不充分或存在噪声，生成内容可能无法达到预期效果，特别是在需要多轮推理或深度分析的场景中。
这些局限性凸显了 RAG 技术的发展空间，为满足日益增长的客户诉求，解决客户的痛点，未来的 RAG 优化可能包括多源知识整合、动态上下文验证以及与外部工具的深度融合，以满足更广泛的场景需求。
02、什么是 Agentic RAG ？
从本质上而言，Agentic RAG（代理增强检索生成）是一种基于代理实现的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，彻底革新了我们处理问答的方式。
简单来说，Agentic RAG = Agent-based RAG implementation（基于代理的 RAG 实现）。
与传统仅依赖大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的方法不同，Agentic RAG 引入了智能代理框架，这些代理能够应对复杂问题，涉及精细规划、多步骤推理以及外部工具的充分利用。它们如同经验丰富的科研专家，熟练地穿梭于多份文档之间，比较信息、生成总结，并提供全面且准确的答案。此外，Agentic RAG 的设计具备高度可扩展性，新增文档可由子代理自动管理，仿佛组建了一支由专业研究人员组成的团队，协作满足大家的信息需求。
在实际的应用场景中，我们可以想象一下：假设拥有一个由多位专家组成的研究团队，每位成员各具专长，协同工作以满足您的信息查询需求。无论是比较不同文档中的观点、深入剖析某份文档的细节，还是从多份总结中提炼洞见，Agentic RAG 的代理都能以精准高效的方式完成任务。这种类比生动体现了其核心价值：将静态问答转化为动态、智能的知识探索过程。
Agentic RAG 凭借其创新设计，展现出以下关键特性和显著优势，具体可参考：
1、协调问答过程
Agentic RAG 通过将问答过程分解为可管理的步骤，分配适当的代理执行任务，并确保无缝协作，从而优化结果。例如，在处理多文档分析时，代理会按步骤检索、比较和总结，确保输出逻辑严密。
2、规划与推理能力
Agentic RAG 框架内的代理具备高级规划和多步骤推理能力，能够制定最佳信息检索、分析和综合策略，有效应对复杂问题。例如，代理可能先检索基础数据，再通过推理生成深层洞见。
3、上下文感知
系统会考虑当前情境、历史交互和用户偏好，做出明智决策并采取适当行动。例如，根据用户过往查询调整检索优先级。
4、提升准确性与效率
通过结合 LLMs 和代理系统的优势，Agentic RAG 相较传统方法在问答准确性和效率上实现显著提升。例如，减少幻觉（hallucination）并加速响应时间。
当然，除了上述的关键特性外，Agentic RAG 在目标驱动、工具使用与适应性、持续学习、灵活性与定制化以及创新应用等具有明显特征优势。
03、Agentic RAG 是如何工作的呢 ？
Agentic RAG（代理增强检索生成）的运作方式体现了对传统检索增强生成（RAG）流程的智能化升级。虽然智能代理（Agents）可以被整合进 RAG 流水线的不同阶段，但 Agentic RAG 通常特指在检索组件中引入代理技术的实现。这一设计将检索过程从静态操作转变为动态、智能化的决策过程，使其能够更高效地应对复杂信息需求。
在现代 AI 应用中，尤其是在处理多源知识和实时数据时，Agentic RAG 的灵活性成为其核心优势。Agentic RAG 的核心在于其多层次架构，融合了代理智能、检索技术和生成模型。以下是其主要技术组件：
1.智能代理（Agents）
这些代理是基于规则或强化学习的智能实体，能够根据任务目标自主决策。它们负责制定检索策略、评估检索结果的 relevance（相关性）并调整查询参数。例如，一个代理可能根据用户问题动态调整关键词，或在检索结果不足时主动扩展知识库范围。
2.检索模块（Retrieval Component）
采用向量检索（如基于嵌入的 ANN 算法）或混合检索（结合关键字和语义匹配），从外部知识库（如文档库、数据库或实时数据源）中提取相关信息。Agentic RAG 优化了传统 RAG 的检索过程，代理可以根据上下文优先级选择最优数据源。
3.生成模块（Generation Component）
基于检索到的信息，LLM 生成响应。代理在此过程中监控生成质量，必要时触发重新检索或修改提示（prompt），确保输出准确且符合意图。
4.反馈与优化循环
Agentic RAG 引入了闭环反馈机制，代理通过用户反馈或性能指标（如准确率、F1 分数）不断优化检索和生成策略，体现其“agentic”（自主性）特性。
接下来，我们将从如下 2 个维度，简要解析 Agentic RAG 最为本质的工作机制，具体可参考如下所示：
1.代理在检索组件中的作用
具体而言，检索组件通过引入具备多工具访问能力的检索代理（Retrieval Agents）而具备“代理化”（Agentic）特性。这些代理能够调用多种检索工具，显著扩展了信息获取的广度和深度。以下是常见的检索工具示例：
- 向量搜索引擎（也称为查询引擎）：与传统 RAG 流水线类似，该工具通过向量索引（Vector Index）执行向量搜索，利用嵌入模型（Embedding Model）计算查询与文档的相似性，快速定位相关内容。
- 网络搜索：代理可以实时访问互联网，检索最新信息，例如新闻或趋势数据，弥补知识库滞后性。
- 计算器：用于处理涉及数值计算的查询，例如统计分析或财务数据处理。
- 任何可编程 API：包括电子邮件客户端、聊天程序或专用软件接口，允许代理通过程序化方式访问动态数据源。
- 更多扩展工具：如文档解析器、数据库查询工具等，代理可根据任务需求灵活选择。
上述这些工具的多样性使得 Agentic RAG 能够适配从简单文档检索到跨平台数据整合的多种场景。
2.代理的推理与行动能力
在具备了多工具支持后，RAG 代理能够基于任务需求进行推理并采取行动，处理以下典型检索场景：
- 决定是否进行检索：代理会根据查询的复杂性或已有上下文，判断是否需要额外检索。例如，对于一个已有明确答案的简单问题，代理可能直接跳过检索步骤，节省计算资源。
- 选择合适的检索工具：代理会评估任务特性，智能选择最优工具。例如，涉及实时数据的查询可能优先调用网络搜索，而数值问题则依赖计算器。
- 自行构建查询：代理能够动态优化查询语句，调整关键词或语义表达，以提高检索的精准性和相关性。例如，将模糊问题“天气如何”细化为“2023年10月北京天气预测”。
- 评估与再检索决策：代理会对检索到的上下文进行质量评估（如相关性、完整性），并在必要时触发再检索。例如，如果初始结果缺乏深度，代理可能扩展搜索范围或更换工具，确保输出满足要求。
04、Agentic RAG 常见的使用模式 ？
在 RAG （检索增强生成）框架中，智能代理（Agents）展现出多样化的使用模式，这些模式根据特定任务和目标进行了针对性设计。这些使用模式充分体现了代理在与 RAG 系统交互中的灵活性与适应性，尤其在处理复杂信息需求时尤为突出。以下是 Agentic RAG 框架中代理的关键使用模式，它们共同构成了这一技术在实际应用中的核心价值。
1.将现有 RAG 流水线作为工具
可以将已有的 RAG 流水线作为工具，用于完成特定任务或生成输出。通过利用成熟的流水线，代理能够简化操作流程，充分利用 RAG 框架中已有的检索和生成能力。例如，在企业知识管理中，代理可能调用预训练的 RAG 流水线，从内部文档库中提取信息并生成报告，从而提高效率并确保一致性。这种模式特别适合需要快速部署的场景，最大化利用现有资源。
2.作为独立的 RAG 工具运行
可以在 RAG 框架内独立运行，作为一个完整的 RAG 工具，基于输入查询自主生成响应，而无需依赖外部工具或流水线。这种自主性使其能够在资源有限或离线环境中发挥作用。例如，在移动设备上，代理可能仅依靠本地知识库直接回答用户问题，减少网络依赖并提升响应速度。
3.根据查询上下文动态检索工具
根据查询时的上下文，从 RAG 系统动态检索相关工具，例如向量索引（Vector Index）。这种工具检索能力使代理能够根据每个查询的具体需求调整行动策略。例如，当用户提出“最近的气候变化趋势”时，代理可能优先选择网络搜索工具，而非仅依赖静态向量索引，从而确保信息的时效性。
4.跨现有工具进行查询规划
从 RAG 系统预定义工具集（Predefined Toolset）中选择合适工具的能力，从而执行查询规划任务。这种优化选择确保工具与查询需求及预期结果高度匹配。例如，在学术研究中，代理可能根据查询复杂性，组合使用文档检索和计算工具，制定多步骤检索计划。
5.从候选工具池中选择工具
当 RAG 系统提供广泛的工具选项时，代理可以从根据查询检索出的候选工具池中挑选最适合的工具。这一选择过程确保所选工具与查询上下文和目标高度契合。例如，在金融分析场景中，代理可能从多个数据 API 和计算工具中选择最优组合，以生成实时市场洞见。
