本文对比了传统RAG与Agentic RAG两种技术范式。传统RAG采用线性"检索-生成"流程，结构简单高效但处理复杂查询能力有限。而Agentic RAG引入"智能体"概念，具备循环迭代、自我评估和工具使用能力，能处理多跳查询和复杂推理，减少"幻觉"现象。虽然实现更复杂，但Agentic RAG代表了RAG技术发展的必然趋势，将LLM提升为能自主思考、规划的智能体，构建更强大的知识型AI系统。
1 、传统 RAG
线性、简洁与效率的“检索-生成”流程
传统 RAG 结构：简洁与效率
让我们首先回顾一下传统的 RAG 结构。如图所示，传统 RAG 的核心在于其线性、高效的“检索-生成”流程。
传统 RAG 的工作流程：
-
知识库编码与索引（步骤 1 & 2）：
额外文档（Additional documents）首先通过嵌入模型（Embedding model）进行编码（Encode），将其内容转化为高维向量。这些向量随后被索引（Index）并存储到向量数据库（Vector database）中。这个过程通常是离线完成的，为后续的检索做好准备。
-
查询编码（步骤 3）：
当用户输入一个查询（Query）时，这个查询也会通过相同的嵌入模型进行编码（Encode），生成其对应的查询向量。
-
相似性搜索（步骤 4 & 5）：
查询向量被用来在向量数据库中进行相似性搜索（Similarity search），以找到与查询语义最接近的相似文档（Similar documents）。
-
提示构建与生成（步骤 6 & 7）：
检索到的相似文档作为上下文（Context），与原始查询一起，被整合为一个提示（Prompt）。
这个提示被发送给大型语言模型（LLM）。
LLM 基于提供的上下文和查询生成最终的响应（Response）。
传统 RAG 的特点：
- 优点： 结构简单、流程清晰、易于实现，在处理直接、单跳的问答任务时效率高。
- 局限性： 线性流程使其在处理复杂、模糊或需要多步推理的查询时显得力不从心。它缺乏自我评估和主动规划的能力，容易受到检索结果质量的直接影响，可能导致“幻觉”或不准确的回答。
2 、Agentic RAG
智能体驱动的未来：循环、决策和工具使用的特性
相较于传统 RAG 的线性流程，Agentic RAG 引入了“智能体”（Agent）的概念，赋予 LLM 更高的自主性和决策能力。如图所示，Agentic RAG 的核心在于其循环、决策和工具使用的特性。
Agentic RAG 的工作流程：
-
智能体主导的查询处理（步骤 1-3）：
查询重写与思考： 初始查询不再直接进入检索，而是首先由 LLM 智能体（LLM Agent）进行重写，将其转化为更精确的查询。随后，智能体进行自我评估，判断是否需要更多信息。这是智能体主动思考的体现。
-
主动规划与工具选择（步骤 4-6）：
如果智能体判断需要更多信息，它会进一步思考“哪一个源头能帮我？”，并主动选择并调用不同的工具（Tools & APIs）。这些工具不再局限于向量数据库，还可以包括互联网搜索、结构化数据库或其他自定义 API。这种工具使用能力是 Agentic RAG 的重要特征。
-
检索与生成（步骤 7-9）：
检索与上下文构建（步骤 7）： 系统会利用智能体选择的工具进行检索，并得到相关的检索到的上下文（Retrieved context）。这个上下文会与更新后的查询一起，为生成答案做准备。
生成初步响应（步骤 8 & 9）： 系统将
检索到的上下文和更新后的查询打包成一个提示（Prompt），发送给一个大型语言模型（LLM）。LLM 基于这个提示生成一个初步响应（Response）。 -
循环迭代与自我评估（步骤 10-12）：
自我评估： 拿到初步响应后，LLM 智能体不会直接返回答案，而是会进行自我评估：“这个答案相关吗？”。
反馈循环： 如果智能体判断答案不相关，它可以循环回到初始查询或之前的步骤，重新规划、重新检索，直到找到满意的答案。这种反馈循环和自我修正能力是 Agentic RAG 解决复杂问题的关键。
Agentic RAG 的特点：
- 优点：
- 更强的推理能力： 能够处理多跳查询和复杂逻辑推理。
- 更高的准确性： 通过自我评估和迭代，减少“幻觉”和不准确的回答。
- 更强的适应性： 能够根据任务需求，灵活选择和使用不同的外部工具。
- 更好的可解释性： 智能体的“思考”过程（如查询重写、工具选择）可以被记录和追踪。
- 局限性：
- 更高的复杂性： 引入了更多的决策和循环，系统设计和调试难度增加。
- 潜在的延迟： 多次迭代和工具调用可能导致更高的响应延迟。
3、 汇总分析
传统 RAG 和 Agentic RAG 之间的主要区别
下表总结了传统 RAG 和 Agentic RAG 之间的主要区别：
| 特性 | 传统 RAG | Agentic RAG |
|---|---|---|
| LLM 角色 | 被动的内容消费者，执行检索和生成 | 主动思考、规划、决策和执行的“智能体” |
| 流程 | 线性、单向 | 循环、迭代、包含决策点 |
| 工具使用 | 主要依赖向量数据库进行检索 | 可灵活选择和调用多种外部工具（向量数据库、互联网、API 等） |
| 复杂查询 | 难以处理多跳、模糊或需推理的查询 | 擅长处理复杂、多跳和需要多步推理的查询 |
| 自我评估 | 无 | 有（如判断是否需要更多细节、答案是否相关） |
| 错误处理 | 容易将检索错误传递给生成环节 | 可通过反馈循环进行自我修正 |
| 实现难度 | 相对简单 | 相对复杂 |
总结
传统 RAG 为我们打开了 LLM 与外部知识结合的大门，它在许多场景下依然高效且实用。然而，随着 AI 应用的日益复杂，Agentic RAG 代表了 RAG 技术发展的必然趋势。它将 LLM 从一个简单的“生成器”提升为能够自主思考、规划和执行的“智能体”，从而构建出更强大、更可靠、更接近人类智能的知识型 AI 系统。理解并掌握 Agentic RAG 的核心思想，将是构建未来高阶 AI 应用的关键。
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