解锁Agentic RAG，使用LangChain和OpenAI进行实践

最新推荐文章于 2025-10-15 13:30:00 发布

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最新推荐文章于 2025-10-15 13:30:00 发布 · 915 阅读

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#langchain #python #人工智能

大家好，Agentic RAG技术是一种新兴的智能体驱动解决方案，能够应对复杂的多文档问答挑战。这项技术通过智能化手段，不仅提升了我们处理文本数据的效率，还极大地增强了问答系统的准确性和深度。本文带大家了解这项技术，阐述其如何提升信息检索和分析的效率与准确性。

1.Agentic RAG简介

Agentic RAG是由智能体驱动的技术，能够灵活处理多文档问答任务。这项技术不仅能比较文档、总结内容，还能对多个摘要进行对比分析。

正因如此，我们不完全依赖于大型语言模型，而是通过智能体来承担那些需要深思熟虑、逻辑推理、工具运用以及持续学习的任务。Agentic RAG通过智能化手段，提高了解决复杂问题的能力，让问答更加高效和精确。

2.基本架构

基本架构是为每个文档设置一个文档智能体，每个文档智能体都能在其自己的文档内执行问答和摘要。

然后，设置一个顶级智能体（元智能体）来管理所有这些较低级别的文档智能体。

3.技术栈

技术栈包括以下几个核心组件：

Langchain：特别是LCEL，这是用于构建大型语言模型（LLM）应用的编排框架。
OpenAI：提供我们需要的大型语言模型（LLM）。
FAISS-cpu：用作向量存储解决方案。
数据源：我们使用ArxivLoader来检索arXiv上发表文章的元数据。

4.代码实现

安装所需的依赖项：

!pip install -qU langchain langchain_openai langgraph arxiv duckduckgo-search
!pip install -qU faiss-cpu pymupdf

设置环境变量：

from google.colab import userdata
from uuid import uuid4
import os
#
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = userdata.get('OPENAI_API_KEY')
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = f"AIE1 - LangGraph - {uuid4().hex[0:8]}"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = userdata.get('LANGCHAIN_API_KEY')

使用LCEL实例化一个简单的检索链。

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.document_loaders import ArxivLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 加载特定主题的文档
docs = ArxivLoader(query