构建多代理检索增强生成（Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation）系统

最新推荐文章于 2025-10-16 20:31:19 发布
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#人工智能 #RAG #Agent #代理 #检索增强生成

在当今快速发展的AI领域中，多代理检索增强生成（Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation，简称多代理RAG）(面向企业RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的多维检索框架)系统作为一种革命性的架构，正在企业级应用中崭露头角。多智能体 RAG 系统作为一种创新架构，为企业构建高效、智能的应用提供了新的途径。它结合了检索增强生成的原理，通过多个智能体(AI Agent 框架综述：智能自主性的崛起与多领域应用)的协同工作，有望在复杂的企业环境中实现卓越的性能。

一、RAG系统基础：从简单到先进

1.1 简单的RAG（Naive RAG）

简单的RAG，也称为基础RAG(

最低0.47元/天 解锁文章
AI大型语言模型RAG简介：理解其工作原理
AI天才研究院
03-09 425
1. 背景介绍 1.1 人工智能的发展 随着计算机技术的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今科技领域的热门话题。从早期的基于规则的专家系统，到现在的深度学习和自然语言处理技术，AI领域取得了令人瞩目的成就。特别是近年来，大型预训练语言模型（如GPT-3、BERT等）的出现，使得AI在自然语言理解和
一文读懂「RAG，Retrieval-Augmented Generation」检索增强生成
女王の专属领地
01-20 1万+
检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration），简称RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。它是一个为大模型提供外部知识源的概念，这使它们能够生成准确且符合上下文的答案，同时能够减少模型幻觉。知识的局限性：模型自身的知识完全源于它的训练数据，而现有的主流大模型（ChatGPT、文心一言、通义千问…）的训练集基本都是构建于网络公开的数据，对于一些实时性的、非公开的或离线的数据是无法获取到的，这部分知识也就无从具备。幻觉问题。
一文读懂AI大模型时代的RAG技术
awei0916的专栏
04-17 1821
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合检索技术与生成模型的技术架构，旨在通过动态引入外部知识库增强大语言模型（LLM）的生成能力。其核心思想是通过检索系统从外部数据源（如企业知识库、实时文档等）获取相关信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，以提高生成答案的准确性、时效性和专业性
大模型RAG入门及实践
奇舞周刊
05-14 2095
本文作者系360奇舞团前端开发工程师前言在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，LLMs 正不断地充实和改进我们周边的各种工具和应用。如果说现在基于 LLM 最火热的应用技术是什么，检索增强生成（RAG，Retrieval Augmented Generation）技术必占据重要的一席。RAG 最初是为了解决 LLM 的各类问题的产生的，但后面大家发现在现阶段的很多企业痛点上，使用RAG好像是更好的...
ACL2025中agent论文
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m0_61019941的博客
10-16 410
AI RAG 是什么，有什么技术特点和应用场景？
DEVELOPERAA的博客
12-07 2386
在AI 设计的过程中的 搜索引擎增强，内容生成，知识管理，问答系统：经常使用RAG，那么RAG是什么？有什么技术特点和目前的应用场景？
《HM-RAG: Hierarchical Multi-Agent Multimodal Retrieval Augmented Generation》
thesky123456的博客
08-30 1088
《HM-RAG：分层多智能体多模态检索增强生成》论文提出创新框架解决传统RAG系统的三大局限：模态割裂、信息损失和实时性不足。该架构通过分解代理、多源检索代理（文本/图谱/网络）和决策代理的三级协作，实现跨模态知识融合。实验表明，在ScienceQA和CrisisMMD基准上准确率提升12.95%，参数量7B即超越72B模型。关键技术包括模块化设计、多模态残差学习和专家引导精炼，在医疗、工业、金融领域展现应用价值。开源生态已获8.4K星标，标志着多模态RAG向"协同智能"范式演进。
Chain-of-Retrieval Augmented Generation-(CoRAG，链式检索增强生成)论文解读
weixin_38252409的博客
05-09 1379
本文提出了一种名为CoRAG（链式检索增强生成）的训练方法，用于提升RAG模型在复杂查询任务中的表现。与传统RAG仅进行单次检索不同，CoRAG通过动态调整查询并逐步检索推理，实现信息的迭代获取。为训练该模型，研究者采用拒绝采样技术自动生成中间检索链条，以扩展现有数据集。实验表明，CoRAG在多跳问答任务中显著优于基线模型，EM分数提升超10分，并在KILT基准中多个知识密集型任务上达到新的SOTA性能。
RAGentA: Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation for Attributed Question Answering
大F子的智能小课
07-22 87
我们提出了一种多代理检索增强生成（RAG）框架，名为RAGentA，用于归因问答（QA）。为了实现可信的回答生成，RAGentA着重于优化答案的正确性，这由覆盖范围、与问题的相关性和忠实性定义，后者衡量答案在检索到的文档中的立足程度。RAGentA使用多代理架构，迭代地过滤检索到的文档，生成带引证的属性答案，并通过动态细化验证完整性。该框架的核心是一个混合检索策略，结合了稀疏和密集的方法，与最佳单一检索模型相比，Recall@20提高了12.5%，从而生成了更多正确和有依据的答案。
AI大模型的制作：RAG和向量数据库，分别是什么？
杨荧的优快云博客
11-14 8450
AI大模型是指具有大规模参数和复杂结构的人工智能模型。传统的机器学习模型通常有限的参数量，而AI大模型则通过增加参数量和层数来提升模型的表达能力和性能。
AI中的RAG是什么（检索增强生成）
irisMoon06的博客
05-26 1257
本文概述 RAG 的核心算法，并举例说明其中的一些方法。RAG融合是一个强大的功能，能够提高RAG应用的语义搜索效率。通过使用语言模型生成多个查询并对搜索结果进行重新排序，RAG融合可以呈现更丰富多样的内容，并提供了一个额外的层次，用于调整应用。此外，RAG融合还可以实现自动纠正、节省成本以及增加内容多样性。但是，需要注意一些权衡，比如潜在的延迟问题、自动纠正的挑战以及成本影响。对于依赖常见概念但可能出现内部行话或重叠词汇的应用来说，RAG融合尤其有用。
AI大模型低成本快速定制法宝：RAG和向量数据库
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weixin_43178406的博客
11-16 3万+
当今人工智能领域，最受关注的毋庸置疑是大模型。然而，高昂的训练成本、漫长的训练时间等都成为了制约大多数企业入局大模型的关键瓶颈。这种背景下，向量数据库凭借其独特的优势，成为解决低成本快速定制大模型问题的关键所在。向量数据库是一种专门用于存储和处理高维向量数据的技术。它采用高效的索引和查询算法，实现了海量数据的快速检索和分析。如此优秀的性能之外，向量数据库还可以为特定领域和任务提供定制化的解决方案。科技巨头诸如腾讯、阿里等公司纷纷布局向量数据库研发，力求在大模型领域实现突破。
RAG彻底爆了！一文读懂其架构演进及核心要点
Python_cocola的博客
07-15 844
检索增强生成（英语：Retrieval-augmented generation, RAG ) 是赋予生成式人工智能模型信息检索能力的技术。检索增强生成优化大型语言模型(LLM) 的交互方式，让模型根据指定的一组文件回应用户的查询，并使用这些信息增强模型从自身庞大的静态训练数据中提取的信息。检索增强生成技术促使大型语言模型能够使用特定领域或更新后的信息。应用案例，包括让聊天机器人访问公司内部资料，或来自权威来源的事实信息。
解锁RAG： AI 2.0 时代的“杀手锏”
2401_85390073的博客
01-27 1315
在人工智能快速发展的当下，RAG（检索增强生成）技术成为 AI 领域的关键突破点。本文深入剖析阿里云 AI 搜索 RAG 大模型，带你一探究竟。从 RAG 的背景、架构出发，详细分析其效果问题及归因，进而介绍阿里云的优化实践，包括文档切片改进、大模型微调与 Agent 探索。同时，通过电商、教育搜题等丰富的应用场景展示，呈现 RAG 在实际中的强大效能。无论是 AI 爱好者，还是相关从业者，都能从中获取有价值的信息，一同解锁 RAG 技术的无限潜力，探索 AI 智能的新纪元。
AI大模型王炸辅助-RAG到底有什么能耐？一文揭秘检索增强生成技术（RAG）的几种工作类型与其背后的奇思妙想
EnjoyEDU的博客
06-21 1859
检索增强生成（RAG）技术通过让大型语言模型（LLM）在生成回答之前能够查询权威知识库，从而优化了LLM的输出。这些LLM经过大量数据的训练，具备数十亿参数，能够完成包括回答问题、语言翻译和句子补全在内的多种任务。它对于AI大模型效果优化非常重要，小纸条之前也写过很多相关内容一文带你掌握RAG的第一步-文本分块！人人都能看懂的AI技术原理科普，数据处理、文本切割到底是怎么回事？。RAG技术通过允许LLM访问特定领域的或组织内部的数据库，增强了模型输出的相关性、精确度和实用性，而无需重新训练模型。
RAG技术：优化知识库，解决AI答非所问
2401_84494441的博客
04-29 1580
在AI大模型席卷全球的今天，Retrieval-Augmented Generation（RAG，检索增强生成）作为一种融合检索与生成的技术，正成为企业和开发者提升AI能力的核心工具。然而，许多用户在使用RAG时却发现，AI的回答常常“答非所问”，甚至“驴唇不对马嘴”。究其原因，问题往往出在文档处理不当。本文将深入剖析RAG的原理、当前痛点，并重点分享如何通过优化文档处理（如统一文档格式）让RAG发挥最大潜力，同时附上RAG架构图，帮助直观理解其工作机制。RAG是什么？从原理看起。
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