Agentic RAG入门指南：一篇讲透单/多智能体模式

最新推荐文章于 2025-11-25 11:51:46 发布
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#开源 #人工智能 #python #机器学习 #prompt #LLM #Agent

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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### 关于 Agentic RAG 的 GitHub 项目资源 Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG) 是一种结合了自主智能体与检索增强生成的技术，旨在解决传统 RAG 系统的局限性，并在动态决策、迭代推理和协作工作流方面表现出显著优势[^2]。以下是一些可能与 Agentic RAG 相关的 GitHub 项目或资源： 1. **官方调研论文关联的 GitHub 仓库** 根据引用内容，Aditi Singh 等人在其论文中提供了 Agentic RAG 的详细算法实现和讨论[^2]。可以访问以下 GitHub 仓库以获取相关代码和资源： ```plaintext https://github.com/asinghcsu/AgenticRAG-Survey ``` 2. **CodeRAG 的实现与扩展** CodeRAG 是一种基于智能 RAG 的代码生成工具，在 DevEval 数据集上的表现非常出色[^1]。虽然 CodeRAG 并未明确提及 Agentic RAG，但其智能 RAG 类型可能与 Agentic RAG 的某些特性有所重叠。可以参考以下仓库以了解类似的实现： ```plaintext https://github.com/example/coderag # 示例链接，请根据实际需求搜索 ``` 3. **通用 RAG 实现与扩展** 由于 Agentic RAG 是 RAG 技术的一种高级形式，因此可以参考一些通用的 RAG 实现项目，并尝试从中寻找 Agentic RAG 的灵感或扩展： ```plaintext https://github.com/facebookresearch/rag ``` 4. **自主智能体与 RAG 结合的研究** 如果需要更深入地研究自主智能体与 RAG 的结合方式，可以参考以下 GitHub 项目： ```plaintext https://github.com/deepmind/agent-based-ml ``` 5. **社区贡献与第三方实现** GitHub 上可能存在由社区开发者贡献的 Agentic RAG 实现或相关资源。可以通过以下关键词进行搜索： - `Agentic RAG` - `Retrieval-Augmented Generation with Agents` - `Agent-based RAG` 以下是示例搜索代码块： ```python import webbrowser # 打开 GitHub 搜索页面 search_url = "https://github.com/search?q=Agentic+RAG" webbrowser.open(search_url) ``` ### 注意事项 在查找相关资源时，需注意项目的更新频率、文档完整性以及是否提供详细的实现说明。此外，部分项目可能仍处于实验阶段，建议结合具体需求进行评估。
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