收藏必学！智能体式RAG(Agentic RAG)详解：AI智能体如何增强RAG系统

本文将带您深入了解智能体式RAG（Agentic RAG），这是将AI智能体的强大能力融入到检索增强生成（RAG）中的一种前沿方法。

在之前的文章中，我们探讨了AI智能体和RAG的基础知识，并深入研究了不同的RAG架构。如果您是直接来到这篇文章，我建议您先阅读以下两篇文章：

现在，让我们详细了解智能体式RAG。

什么是Agentic RAG？

智能体式RAG是一种由AI智能体驱动的RAG方法。它通过利用智能体来管理任务、从多个来源获取信息并处理更复杂的工作流，从而增强了标准的RAG流程。

Agentic RAG 如何工作？

智能体可以被添加到RAG流程的不同阶段，但智能体式RAG通常指的是在检索步骤中使用智能体。

在这一步中，智能体带来了推理和使用工具的能力。它们可以：

• 规划：根据用户的问题创建检索计划。
• 适应：决定是否需要检索信息。
• 工具使用：选择正确的工具进行检索。
• 反思：评估检索结果并决定是否需要重新检索。

我们将这些智能体称为检索智能体（Retrieval Agents）。这些智能体专注于从外部数据中获取信息并进行推理。

Agentic RAG 架构

智能体式RAG架构的复杂性各不相同。最简单的设置是单个智能体，它充当基本的路由器。更高级的设置则可能涉及多个智能体在多智能体架构中协同工作。

单智能体RAG（Single-Agent RAG）

在这种设置中，一个单一的智能体就像一个路由器，处理所有事情，如检索、路由和集成。这使得系统更易于管理，特别是在只有少量工具或数据源时。

多智能体RAG（Multi-Agent RAG）

在这种设置中，会使用多个专业化智能体。在这里，我们有一个主智能体（master agent），用于协调多个专业化智能体之间的检索任务。

例如：

• 第一个智能体从向量数据库中检索数据。
• 第二个智能体通过网络搜索获取信息。
• 第三个智能体从API中检索信息。

核心要点

智能体式RAG通过在检索步骤中添加AI智能体来扩展标准的RAG。这些智能体能够进行规划、决策、工具使用和反思，使检索过程更加灵活和智能。根据不同的设置，您可以为简单的任务使用单智能体，或为更复杂的工作流使用多智能体。

Agentic RAG 将RAG的强大信息检索能力与AI智能体的自主决策和工具使用能力完美结合。这使得系统能够处理过去无法解决的复杂、动态的查询，为构建下一代智能应用提供了坚实的基础。

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