【大模型】深度解析：智能体如何突破 RAG 的三大技术瓶颈

在构建智能问答系统的过程中，传统的RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法在回答简单问题时表现出色，但随着需求的提升，RAG的局限性也愈发明显。本文将分析传统RAG的局限性，探讨如何利用智能体应对这些问题，并总结为什么增加智能体层可以提升RAG系统的能力。

第一部分：传统RAG的局限性

传统RAG架构依赖简单的top-k检索方法

传统的RAG模型主要依赖简单的top-k检索方法，即从向量数据库中检索出与查询最相似的k个文档片段。这种方式在回答简单的事实类问题时效果较好，但在处理更复杂的任务时逐渐暴露出明显的不足，主要表现为以下几点：

1. 复杂问题处理能力有限：RAG在处理简单的单一问题（如“Tesla的风险因素有哪些？”）时表现良好，但对需要概括、对比、结构化分析或多步骤的复杂问题难以胜任。例如，像*“比较Uber和Lyft在2021年的收入增长”*这样的对比问题，传统的top-k方法难以直接回答。

2. 检索信息的局限性：top-k方法在总结性问题上尤其表现欠佳。总结问题往往需要提取文档中的所有信息，而top-k方法仅能检索出k个最相似的文档片段，容易遗漏重要信息。例如，像*“作者在环境科学职业生涯中有哪些贡献？”* 这样的问题需要对作者的整个职业生涯进行全面总结，而不仅仅是提取几段相关内容的片段。
   此外，在对比问题中，单一查询无法完成任务，需要进一步拆解为多个子问题并分别查询。

3. 多步骤推理不足：复杂的多步骤问题通常需要顺序推理和计划能力，例如将问题拆解为多个子任务并依次处理。然而，传统RAG缺乏对任务的分解和计划功能，因此难以完成具有连贯性的复杂查询。

总体来看，